基于MRI的脑肿瘤图像分割研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 脑肿瘤分割算法的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要工作和论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 稀疏编码与字典学习理论 | 第15-20页 |
| 2.1 稀疏编码 | 第15-16页 |
| 2.2 核稀疏编码 | 第16-17页 |
| 2.3 字典设计 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于灰度特征的脑肿瘤分割 | 第20-31页 |
| 3.1 实验设计 | 第20-21页 |
| 3.1.1 实验方案 | 第20-21页 |
| 3.1.2 实验数据及平台 | 第21页 |
| 3.2 脑肿瘤分割处理步骤 | 第21-27页 |
| 3.2.1 预处理 | 第21-22页 |
| 3.2.2 特征提取 | 第22-23页 |
| 3.2.3 详细的分割步骤 | 第23-26页 |
| 3.2.4 后处理 | 第26页 |
| 3.2.5 结果评估 | 第26-27页 |
| 3.3 结果与分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于高阶统计特征的脑肿瘤分割 | 第31-38页 |
| 4.1 实验设计 | 第31-32页 |
| 4.1.1 实验方案 | 第31-32页 |
| 4.1.2 实验数据及平台 | 第32页 |
| 4.2 脑肿瘤分割处理步骤 | 第32-34页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第32-34页 |
| 4.2.2 详细的分割步骤 | 第34页 |
| 4.3 结果与分析 | 第34-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于多模态的脑肿瘤分割 | 第38-48页 |
| 5.1 实验设计 | 第38-40页 |
| 5.1.1 实验方案 | 第38-39页 |
| 5.1.2 实验数据及平台 | 第39-40页 |
| 5.2 脑肿瘤分割处理步骤 | 第40-43页 |
| 5.2.1 预处理 | 第40-41页 |
| 5.2.2 可能性肿瘤区域提取 | 第41-42页 |
| 5.2.3 详细的分割步骤 | 第42页 |
| 5.2.4 结果评估 | 第42-43页 |
| 5.3 结果与分析 | 第43-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 论文总结 | 第48-49页 |
| 6.2 工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附录 攻读学位期间的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
