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左心耳图像分割方法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 选题背景及研究意义第14-15页
    1.2 心脏图像分割的发展现状第15-16页
    1.3 本文创新第16页
    1.4 本文章节构成第16-18页
第二章 弱边界分割技术第18-24页
    2.1 弱边界分割算法第18-22页
        2.1.1 分水岭算法第18-19页
        2.1.2 活动轮廓模型第19页
        2.1.3 水平集算法第19-20页
        2.1.4 Atlas算法第20-21页
        2.1.5 基于特定情况的分割第21-22页
    2.2 MICCAI评测方法第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 基于Brsenham的区域生长算法第24-34页
    3.1 Bresenham区域生长算法介绍第24-25页
    3.2 算法实现第25-27页
        3.2.1 保留边缘的各向异性降噪第25页
        3.2.2 Bresenham生长停止面第25-27页
        3.2.3 连接门限的区域生长算法第27页
    3.3 实验结果与分析第27-31页
        3.3.1 各向异性滤波第27-28页
        3.3.2 生长停止面第28-29页
        3.3.3 区域生长第29-31页
    3.4 本章小结第31-34页
第四章 基于距离水平集的生长停止面第34-50页
    4.1 基于距离水平集的生长停止面介绍第34-35页
    4.2 距离分水岭算法第35-36页
    4.3 距离特征第36-38页
        4.3.1 欧式距离第36-37页
        4.3.2 距离变换第37-38页
    4.4 改进的水平集算法第38-41页
        4.4.1 距离水平集算法介绍第38-39页
        4.4.2 sigmoid算法预处理第39-40页
        4.4.3 快速步进水平集算法第40-41页
    4.5 实验结果与分析第41-48页
        4.5.1 距离变换第41-42页
        4.5.2 sigmoid滤波第42-43页
        4.5.3 距离水平集作为生长停止面第43-45页
        4.5.4 形态学处理第45-47页
        4.5.5 距离分水岭与距离水平集的对比第47-48页
    4.6 本章小结第48-50页
第五章 基于相邻配准Atlas的分割方法第50-70页
    5.1 Atlas方法研究现状第50-51页
        5.1.1 提高精度的研究发展第50-51页
        5.1.2 提升速率的研究发展第51页
    5.2 传统Atlas方法第51-53页
        5.2.1 单Atlas方法第51-52页
        5.2.2 多Atlas方法第52-53页
    5.3 配准框架第53-58页
        5.3.1 Atlas方法配准步骤第53-55页
        5.3.2 优化器第55页
        5.3.3 插值器第55页
        5.3.4 传递函数第55-56页
        5.3.5 相似度量第56-57页
        5.3.6 提高配准精度第57-58页
    5.4 基于相邻配准的Atlas方法第58-61页
        5.4.1 相邻Atlas算法流程第58页
        5.4.2 相邻Atlas方法的配准逻辑第58-60页
        5.4.3 配准工具第60页
        5.4.4 配准参数选择第60-61页
    5.5 相邻Atlas实验第61-65页
        5.5.1 预处理第61-62页
        5.5.2 相邻Atlas分割结果第62-64页
        5.5.3 MICCAI指标对比第64-65页
    5.6 相邻信息Atlas轮廓结合距离水平集算法分割第65-68页
        5.6.1 相邻信息Atlas轮廓结合距离水平集算法介绍第65-66页
        5.6.2 实验结果展示第66-67页
        5.6.3 实验结果对比分析第67-68页
    5.7 本章小结第68-70页
第六章 总结和展望第70-72页
    6.1 本文总结第70-71页
    6.2 下一步研究方向第71-72页
参考文献第72-78页
致谢第78页

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