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左心室MRI序列的运动跟踪新方法

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·综述第10-11页
   ·研究的意义和主要贡献第11-12页
   ·主要内容和结构安排第12-13页
 参考文献第13-15页
第二章 运动矢量场的估计第15-31页
   ·序列图像的二维矢量场估算第15-17页
   ·光流方程第17-18页
   ·块匹配方法第18-20页
   ·运动估计的相位相关算法第20-21页
   ·贝叶斯运动估计算法第21-24页
     ·概率模型的建立第22-23页
     ·似然模型的构造第23页
     ·先验模型的构造第23-24页
   ·估计的评价标准与实验分析第24-29页
 参考文献第29-31页
第三章 GIBBS-MARKOV运动估计第31-49页
   ·MARKOV随机场与GIBBS模型第31-33页
   ·GIBBS线处理模型第33-38页
     ·估计的准则第33-34页
     ·模型的建立第34-37页
     ·Gibbs后验估计第37页
     ·计算与实现第37-38页
   ·GIBBS模糊融合模型(GFFM)第38-45页
     ·不连续自适应融合模型第40-41页
     ·模糊逻辑方法第41-42页
     ·模糊融合模型第42-45页
   ·实验分析与效果比较第45-48页
 参考文献第48-49页
第四章 LV边缘的提取与边缘梯度场第49-59页
   ·LV边缘的提取第49-53页
     ·经典边缘检测算子第49-50页
     ·标准与评价第50-53页
   ·广义模糊理论(GF)及广义模糊边缘(GFB)提取第53-54页
   ·~*广义模糊梯度矢量流场(GFGVF)第54-57页
   ·~*基于GFGVF的SNAKE边缘提取第57-58页
 参考文献第58-59页
第五章 *LV参数化轮廓跟踪模型第59-66页
   ·外力场第59-60页
   ·鲁棒的轮廓跟踪模型第60-62页
   ·实验与分析第62-64页
 参考文献第64-66页
第六章 基于MAP的点跟踪方法第66-69页
   ·算法的构造与实现第66-67页
   ·实验与分析第67-68页
 参考文献第68-69页
第七章 非线性非高斯状态估计第69-82页
   ·非线性非高斯状态估计与跟踪第69-72页
     ·概念与方法第69-70页
     ·分类与发展第70-72页
   ·蒙特卡罗技术第72-75页
     ·介绍第72-73页
     ·重要性采样第73-75页
     ·拒绝采样第75页
   ·马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)第75-76页
     ·Metropolis-Hasting算法第76页
     ·Gibbs采样第76页
   ·粒子退化的传统解决方案第76-78页
 参考文献第78-82页
第八章 *LV运动跟踪的广义模糊粒子滤波算法第82-96页
   ·概念与方案第82-84页
   ·广义模糊重要比率第84-86页
     ·理想状态与试探分布第84页
     ·试探分布的广义模糊隶属度集合第84-85页
     ·粒子退化的广义模糊权解决方案第85-86页
   ·观测点的似然估计第86-88页
     ·生成数据约束条件第86-87页
     ·基于粒子采样空间的似然估计模型第87-88页
   ·基于GFPF的动态轮廓跟踪第88-91页
     ·似然密度、先验密度的计算第88-89页
     ·GFPF实现第89-91页
   ·分析与实验第91-94页
 参考文献第94-96页
第九章 MRI心功能评估第96-103页
   ·心功能评价相关技术与近期发展第96-98页
     ·心电门控MRI与MRI电影第96-97页
     ·心功能评估手段与近期的发展第97-98页
   ·运动估计与跟踪算法对心功能评估的贡献第98-102页
     ·~*LV容积的计算第98-100页
     ·~*LV参数的测量第100-102页
 参考文献第102-103页
第十章 结论与展望第103-108页
   ·结论第103-105页
   ·展望第105-106页
 参考文献第106-108页
攻读博士期间发表的论文第108-109页
攻读博士期间承担课题与申请专利的情况第109-110页
致谢第110页

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