三维肝脏MR图像分割技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 医学图像分割背景 | 第10-11页 |
| 1.2 三维医学图像分割背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文研究内容安排 | 第13-14页 |
| 2 医学图像分割算法综述 | 第14-20页 |
| 2.1 基于区域的分割方法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 阈值分割 | 第14-15页 |
| 2.1.2 区域生长与分裂合并 | 第15页 |
| 2.1.3 聚类算法 | 第15-16页 |
| 2.2 基于边缘的分割方法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 边缘检测算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 形变模型算法 | 第17页 |
| 2.3 其他结合特定理论的方法 | 第17-20页 |
| 3 三维肝脏 MR 图像预分割 | 第20-28页 |
| 3.1 分割流程概述 | 第20-21页 |
| 3.2 预处理 | 第21-25页 |
| 3.2.1 层间插值 | 第21-23页 |
| 3.2.2 平滑降噪 | 第23-25页 |
| 3.3 OTSU 阈值分割 | 第25-27页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 4 三维肝脏 MR 图像水平集分割 | 第28-48页 |
| 4.1 水平集算法原理 | 第28-31页 |
| 4.1.1 曲线演化理论 | 第28-29页 |
| 4.1.2 Mumford-Shah 模型 | 第29-30页 |
| 4.1.3 C-V 模型 | 第30-31页 |
| 4.2 三维肝脏 MR 图像水平集分割 | 第31-36页 |
| 4.2.1 曲面的隐式表达 | 第32-33页 |
| 4.2.2 数值计算 | 第33-34页 |
| 4.2.3 演化终止准则 | 第34-35页 |
| 4.2.4 实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 4.3 改进的水平集方法 | 第36-41页 |
| 4.3.1 窄带法 | 第36-39页 |
| 4.3.2 快速步进法 | 第39-41页 |
| 4.4 三维肝脏 MR 图像快速步进分割 | 第41-44页 |
| 4.4.1 梯度运算 | 第41-42页 |
| 4.4.2 非线性映射 | 第42-43页 |
| 4.4.3 快速步进分割 | 第43-44页 |
| 4.5 数学形态学修整 | 第44-45页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 5 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
