基于统计方法的核磁共振人脑图像的分割及三维数据的分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·核磁共振成像技术 | 第11-13页 |
| ·磁共振成像技术的基本原理 | 第11-12页 |
| ·磁共振图像临床应用 | 第12-13页 |
| ·脑部组织形状的定量分析研究现状 | 第13-16页 |
| ·脑部组织形状定量分析研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·脑部组织形状分析的常用方法 | 第14-15页 |
| ·定量分析的主要脑组织结构 | 第15-16页 |
| ·本文的主要创新点 | 第16-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 脑部核磁共振图像的分割 | 第19-56页 |
| ·图像分割的基本原理 | 第19-20页 |
| ·脑部MRI的特点 | 第20-23页 |
| ·脑部组织物理属性的不一致性 | 第20-21页 |
| ·脑部组织灰度不均匀性 | 第21-22页 |
| ·随机噪声 | 第22-23页 |
| ·组织伪影 | 第23页 |
| ·图像数据量巨大 | 第23页 |
| ·医学图像分割的常用方法 | 第23-29页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第24-26页 |
| ·基于边界的分割 | 第26-27页 |
| ·基于模糊理论的分割 | 第27页 |
| ·基于数学形态学的分割 | 第27-28页 |
| ·基于形变模型的分割 | 第28页 |
| ·基于统计学的分割方法 | 第28-29页 |
| ·本文在脑组织分割方面的主要工作 | 第29-55页 |
| ·贝叶斯框架 | 第29-31页 |
| ·吉布斯-马尔可夫场 | 第31-34页 |
| ·模糊集合 | 第34-37页 |
| ·模糊马尔可夫随机场 | 第37-38页 |
| ·迭代条件模式(ICM) | 第38-39页 |
| ·二维直方图 | 第39-41页 |
| ·二维直方图类内最小方差投影 | 第41-46页 |
| ·高斯曲线拟合模型 | 第46-48页 |
| ·基于模糊马尔可夫场与高斯拟合的多阈值分割方法 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第三章 海马结构体的形状描述及初步定量分析 | 第56-76页 |
| ·形状分析基础 | 第56-57页 |
| ·二维图像中物体的形状表征 | 第57-58页 |
| ·三维图像的形状表征 | 第58-60页 |
| ·参数化表面模型 | 第60-70页 |
| ·海马结构的二维提取 | 第60-63页 |
| ·海马结构的三维重建 | 第63页 |
| ·海马体的空间对应关系 | 第63-64页 |
| ·基于形状特征的参数化方法 | 第64-70页 |
| ·海马结构的统计学定量分析 | 第70-75页 |
| ·实验数据 | 第70页 |
| ·海马结构体积的定量分析 | 第70-72页 |
| ·海马体的统计形状定量分析 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 总结及展望 | 第76-79页 |
| ·全文总结 | 第76-77页 |
| ·脑部组织分割方面的工作总结 | 第76页 |
| ·海马体统计分析方面的工作总结 | 第76-77页 |
| ·今后的工作展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第85页 |
