| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3 传递函数设计面临的问题和挑战 | 第22-24页 |
| 1.4 本文主要工作与组织结构 | 第24-27页 |
| 1.4.1 本文主要工作及创新点 | 第24-25页 |
| 1.4.2 本文的组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 低维传递函数中属性相似结构的分类方法 | 第27-53页 |
| 2.1 引言 | 第27-29页 |
| 2.2 低维传递函数空间中属性相似结构的重叠问题 | 第29-30页 |
| 2.3 属性相似结构的分类方法 | 第30-40页 |
| 2.3.1 结构的空域连通性分析 | 第31-33页 |
| 2.3.2 连通集可视分类 | 第33页 |
| 2.3.3 基于形态学运算及连通性分析的结构分类 | 第33-36页 |
| 2.3.4 基于基本传递函数组合模式的属性相似结构的分类 | 第36-37页 |
| 2.3.5 属性相似结构的分类过程实例展示 | 第37-40页 |
| 2.4 复杂三维图像中结构的分层分类 | 第40-43页 |
| 2.4.1 传递函数空间中属性分布的简化 | 第40页 |
| 2.4.2 边缘缺陷的修复 | 第40-42页 |
| 2.4.3 分层处理框架的实例展示 | 第42-43页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第43-52页 |
| 2.5.1 实验结果的临床评估 | 第46-49页 |
| 2.5.2 与相关工作的比较 | 第49-50页 |
| 2.5.3 算法交互性讨论 | 第50-52页 |
| 2.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于多图谱的腹部平扫CT图像的分类及传递函数设计 | 第53-73页 |
| 3.1 引言 | 第53-55页 |
| 3.2 算法流程 | 第55-57页 |
| 3.3 基于多图谱的腹部CT图像中多器官分类 | 第57-65页 |
| 3.3.1 器官在图像中的定位 ——器官空间概率分布图的计算 | 第57-60页 |
| 3.3.2 基于属性的器官分类 ——器官的属性概率图的计算 | 第60-61页 |
| 3.3.3 基于多概率图融合的器官显著性计算 | 第61-63页 |
| 3.3.4 基于模糊连通性计算的分类 | 第63-65页 |
| 3.4 传递函数设计 | 第65-66页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第66-72页 |
| 3.5.1 方法评估 | 第67-70页 |
| 3.5.2 算法优点 | 第70-71页 |
| 3.5.3 与现有方法的对比 | 第71页 |
| 3.5.4 方法的交互性和实用性分析 | 第71-72页 |
| 3.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第四章 体绘制图像中的边缘缺陷的修复 | 第73-87页 |
| 4.1 引言 | 第73-75页 |
| 4.2 边缘缺陷修复方法的研究现状 | 第75页 |
| 4.3 基于约束扩散方程的边缘缺陷修复方法 | 第75-79页 |
| 4.3.1 修复的原理 | 第75-76页 |
| 4.3.2 修复的算法实现 | 第76-78页 |
| 4.3.3 边缘修复后的传递函数设计 | 第78-79页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第79-84页 |
| 4.4.1 算法性能分析 | 第80-81页 |
| 4.4.2 方法对比 | 第81-82页 |
| 4.4.3 算法优点 | 第82-84页 |
| 4.5 选择性修复 | 第84-85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 临床应用 | 第87-117页 |
| 5.1 引言 | 第87-88页 |
| 5.2 在肺癌肿瘤切除手术中的应用 | 第88-104页 |
| 5.2.1 研究背景 | 第88-89页 |
| 5.2.2 2D特征空间构造与分析 | 第89-90页 |
| 5.2.3 肺和肺结节可视化框架 | 第90-96页 |
| 5.2.4 基于洞填充滤波器的肺修复 | 第96-97页 |
| 5.2.5 实验结果及分析 | 第97-102页 |
| 5.2.6 结论 | 第102-104页 |
| 5.3 在心血管疾病诊疗中的应用 | 第104-114页 |
| 5.3.1 研究背景 | 第104页 |
| 5.3.2 血管与心脏可视化框架 | 第104-109页 |
| 5.3.3 临床应用实例 | 第109-111页 |
| 5.3.4 实验结果及分析 | 第111-114页 |
| 5.3.5 结论 | 第114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-117页 |
| 第六章 总结与展望 | 第117-121页 |
| 6.1 本文总结 | 第117-119页 |
| 6.2 研究展望 | 第119-121页 |
| 附录A 软件平台展示 | 第121-123页 |
| 附录B 实验结果临床评估 | 第123-125页 |
| 附录C 属性相似结构分类算法 | 第125-127页 |
| 参考文献 | 第127-143页 |
| 致谢 | 第143-145页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第145-147页 |
