脑MR图像颅骨分割算法
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| ·课题研究背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究背景 | 第12页 |
| ·本文的主要内容及组织框架 | 第12-14页 |
| 第2章 经典的图像分割算法 | 第14-18页 |
| ·图像分割概述 | 第14页 |
| ·基于边缘的分割算法 | 第14-17页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第17页 |
| ·基于活动轮廓的分割算法 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 基于形变模型的改进提取三层头模型分割算法 | 第18-29页 |
| ·图像预处理 | 第18-19页 |
| ·颅骨内层曲面衍化 | 第19-24页 |
| ·颅骨外层曲面衍化 | 第24-25页 |
| ·快速提取大脑皮层区域 | 第25-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于离散粒子群优化的特征选择算法 | 第29-49页 |
| ·PSO算法介绍 | 第29页 |
| ·ADMPSO算法 | 第29-43页 |
| ·基于离散粒子群的特征选择算法 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于分类模型的改进颅骨分割算法 | 第49-55页 |
| ·提取模板融合概率特征 | 第49-51页 |
| ·其他的特征提取 | 第51-52页 |
| ·基于机器学习的训练参数 | 第52页 |
| ·实验设计与结论分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·工作总结 | 第55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第59-60页 |
| 指导教师及作者简介 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |