| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状和存在问题 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 管状组织分割和中心线提取基础理论 | 第17-25页 |
| 2.1 管状组织分割现有方法 | 第17-22页 |
| 2.1.1 模式识别技术 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于模型的方法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 基于追踪的方法 | 第20-21页 |
| 2.1.4 基于人工智能的方法 | 第21页 |
| 2.1.5 基于神经网络的方法 | 第21-22页 |
| 2.2 管状组织中心线提取现有方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 基于拓扑细化的方法 | 第22页 |
| 2.2.2 基于距离变换的方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于路径规划的方法 | 第23页 |
| 2.2.4 基于追踪的方法 | 第23页 |
| 2.2.5 各种其他的中心线提取方法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于心血管的管状组织分割技术研究 | 第25-50页 |
| 3.1 升主动脉分割 | 第25-35页 |
| 3.1.1 概述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 升主动脉分割方法 | 第26-30页 |
| 3.1.3 升主动脉分割结果 | 第30-31页 |
| 3.1.4 升主动脉分割方法评估 | 第31-33页 |
| 3.1.5 对升主动脉分割结果的讨论 | 第33-35页 |
| 3.2 冠状动脉分割 | 第35-49页 |
| 3.2.1 概述 | 第35页 |
| 3.2.2 冠状动脉分割方法 | 第35-42页 |
| 3.2.3 冠状动脉分割结果 | 第42-45页 |
| 3.2.4 冠状动脉分割方法评估和讨论 | 第45-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于心血管的管状组织中心线提取技术研究 | 第50-89页 |
| 4.1 冠状动脉中心线提取 | 第50-75页 |
| 4.1.1 改进的追踪方法提取冠状动脉中心线 | 第50-60页 |
| 4.1.2 细化追踪相结合的方法自动提取冠状动脉中心线 | 第60-68页 |
| 4.1.3 改进的距离变换方法提取冠状动脉中心线 | 第68-74页 |
| 4.1.4 冠状动脉中心线提取方法比较和讨论 | 第74-75页 |
| 4.2 中心线准确性自动检测和错误自动校正 | 第75-88页 |
| 4.2.1 概述 | 第75-76页 |
| 4.2.2 中心线准确性自动检测和错误自动校正方法 | 第76-83页 |
| 4.2.3 中心线自动校正结果 | 第83-85页 |
| 4.2.4 中心线自动校正方法评估 | 第85-86页 |
| 4.2.5 对中心线自动校正结果的讨论 | 第86-88页 |
| 4.3 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 管状组织分割方法在头颈部动脉分割中的应用和改进 | 第89-100页 |
| 5.1 头颈部动脉分割 | 第89-92页 |
| 5.1.1 头颈部动脉分割方法 | 第89-91页 |
| 5.1.2 头颈部动脉分割结果和评估讨论 | 第91-92页 |
| 5.2 头颈部动脉血管编辑 | 第92-99页 |
| 5.2.1 概述 | 第92-94页 |
| 5.2.2 头颈部动脉血管编辑方法 | 第94-96页 |
| 5.2.3 头颈部动脉血管编辑结果 | 第96页 |
| 5.2.4 头颈部动脉血管编辑方法评估 | 第96-98页 |
| 5.2.5 对头颈部动脉血管编辑结果的讨论 | 第98-99页 |
| 5.3 本章小结 | 第99-100页 |
| 第6章 管状组织提取方法在下齿槽神经管提取中的应用和改进 | 第100-110页 |
| 6.1 概述 | 第100-101页 |
| 6.2 下齿槽神经管提取方法 | 第101-106页 |
| 6.2.1 感兴趣区域自动更新 | 第101-102页 |
| 6.2.2 基于区域特征分析的下齿槽神经管中心点检测 | 第102-105页 |
| 6.2.3 下齿槽神经管中心线计算和整体下齿槽神经管提取 | 第105-106页 |
| 6.3 下齿槽神经管提取结果和评估讨论 | 第106-109页 |
| 6.3.1 下齿槽神经管提取结果 | 第106页 |
| 6.3.2 下齿槽神经管提取方法评估 | 第106-107页 |
| 6.3.3 对下齿槽神经管提取结果的讨论 | 第107-109页 |
| 6.4 本章小结 | 第109-110页 |
| 第7章 结论与展望 | 第110-112页 |
| 7.1 本文的主要研究成果 | 第110-111页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 研究成果 | 第124-126页 |
| 作者简介 | 第126页 |
