医学图像分割与重建网格模型简化的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·医学影像处理与分析的概况 | 第9-10页 |
| ·医学影像处理与分析的研究内容 | 第10-12页 |
| ·医学图像分割和三维模型简化技术的现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要工作和论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 医学图像滤波与分割技术的研究 | 第17-25页 |
| ·医学图像滤波方法 | 第17-20页 |
| ·邻域平均法 | 第17-18页 |
| ·多幅图像平均法 | 第18-19页 |
| ·中值滤波器 | 第19-20页 |
| ·传统中值滤波器 | 第19-20页 |
| ·加权中值滤波器 | 第20页 |
| ·医学图像分割的基本方法 | 第20-24页 |
| ·传统的医学图像分割算法 | 第21-22页 |
| ·现代医学图像的分割算法 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 改进的各向异性扩散滤波方法 | 第25-37页 |
| ·基于各向异性扩散的滤波技术 | 第25-31页 |
| ·各向异性扩散方程的引入 | 第25-27页 |
| ·各向异性扩散方程的离散形式 | 第27-28页 |
| ·各向异性扩散滤波器去噪原理 | 第28-30页 |
| ·滤波停止时间 | 第30-31页 |
| ·改进的各向异性扩散滤波算法 | 第31-34页 |
| ·实验结果和分析 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于决策树的头颅MRI 图像的分割方法 | 第37-48页 |
| ·MRI 技术和人体头部特征的研究 | 第37-39页 |
| ·基于决策树的头颅MRI 图像的分割方法 | 第39-45页 |
| ·决策树的设计 | 第39-41页 |
| ·背景区域的分离 | 第41-43页 |
| ·脂肪组织的分离 | 第43-44页 |
| ·表皮组织和脑部组织的分离 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45页 |
| ·实验结果和分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 一种医学图像序列交互式的分割方法 | 第48-60页 |
| ·改进的 live wire 交互式分割算法 | 第48-56页 |
| ·传统的live wire 分割算法 | 第48-50页 |
| ·改进的live wire 分割算法 | 第50-55页 |
| ·分数阶微分 | 第50-53页 |
| ·改进的代价函数 | 第53-54页 |
| ·算法实现 | 第54-55页 |
| ·单幅医学图像交互式分割实验结果和分析 | 第55-56页 |
| ·医学图像序列的分割 | 第56-58页 |
| ·轮廓插值 | 第56-57页 |
| ·医学图像序列分割的实验结果和分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 三维重建模型简化技术研究 | 第60-66页 |
| ·三维重建模型简化技术概述 | 第60-61页 |
| ·几种主要的三维重建模型简化方法 | 第61-65页 |
| ·顶点聚类方法 | 第62-63页 |
| ·区域合并方法 | 第63页 |
| ·小波分解方法 | 第63页 |
| ·迭代收缩方法 | 第63-64页 |
| ·顶点抽取 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 一种改进的顶点抽取模型简化方法 | 第66-76页 |
| ·经典的顶点抽取方法 | 第66-67页 |
| ·改进的顶点抽取方法 | 第67-71页 |
| ·顶点权值的定义 | 第67-69页 |
| ·基于自适应八叉树的顶点抽取 | 第69-70页 |
| ·改进后的顶点抽取算法实现 | 第70-71页 |
| ·实验结果和分析 | 第71-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第八章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第82-83页 |
