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基于Zernike矩的DSA血管亚像素狭窄检测与量化研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-14页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 我国心血管疾病概况第10页
        1.1.2 狭窄检测与量化的意义第10页
        1.1.3 数字减影血管造影技术第10-11页
        1.1.4 计算机辅助诊断第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 本文工作与创新第13页
    1.4 本文的组织结构第13-14页
2 血管中轴线提取第14-22页
    2.1 尺度空间理论第14-15页
    2.2 Hessian矩阵第15-17页
        2.2.1 Hessian矩阵的定义第15-16页
        2.2.2 Hessian矩阵的性质第16-17页
    2.3 基于Hessian矩阵的血管造影增强第17-19页
        2.3.1 Hessian矩阵在医学数字图像处理中的应用第17页
        2.3.2 基于Hessian矩阵的自适应多尺度滤波第17-19页
    2.4 形态学运算提取血管中轴线第19-21页
        2.4.1 形态学运算的定义第19-20页
        2.4.2 基于形态学运算血管中轴线提取的实现第20-21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 亚像素边界提取第22-36页
    3.1 亚像素边界提取的研究现状第22-24页
    3.2 基于Zernike矩的亚像素边界提取原理第24-26页
        3.2.1 Zernike矩的定义第24-25页
        3.2.2 Zernike矩的旋转不变性第25-26页
    3.3 基于Zernike矩的亚像素边界提取算法实现第26-28页
    3.4 Zernike模板第28-30页
    3.5 实验结果及对比分析第30-35页
    3.6 本章小结第35-36页
4 量化分析第36-46页
    4.1 狭窄量化的意义第36页
    4.2 常用的管腔量化方法第36-39页
    4.3 基于复杂形态平衡球的血管测量第39-42页
        4.3.1 弹性小球的概念第39-41页
        4.3.2 基于复杂形态平衡球血管量化算法的实现第41-42页
    4.4 实验结果及对比分析第42-44页
    4.5 本章小结第44-46页
5 狭窄检测实验结果与对比分析第46-50页
    5.1 实验结果第46-48页
    5.2 误差分析第48-50页
6 总结与展望第50-52页
    6.1 总结第50-51页
    6.2 展望第51-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与项目第56-58页
致谢第58-59页

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