| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 心脏超声诊断 | 第10-12页 |
| 1.1.2 心脏超声诊断的问题 | 第12页 |
| 1.1.3 课题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 心脏超声图像运动估计的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 心脏超声图像运动估计概述 | 第16-31页 |
| 2.1 基于光流的运动估计 | 第16-20页 |
| 2.1.1 基本光流约束方程 | 第16-17页 |
| 2.1.2 光流计算方法 | 第17-19页 |
| 2.1.3 光流法运动估计适用性 | 第19-20页 |
| 2.2 块匹配法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 运动搜索的区块大小 | 第20-21页 |
| 2.2.2 运动搜索的范围 | 第21页 |
| 2.2.3 运动估计准则 | 第21-22页 |
| 2.2.4 运动搜索算法 | 第22-26页 |
| 2.2.5 块匹配法运动估计的适用性 | 第26页 |
| 2.3 相似性测度函数测试 | 第26-30页 |
| 2.3.1 仿真数据测试 | 第27-28页 |
| 2.3.2 实测数据测试 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 ASM轮廓线提取与校正 | 第31-49页 |
| 3.1 ASM算法基本理论 | 第31-37页 |
| 3.1.1 训练样本的标定 | 第31-32页 |
| 3.1.2 形状对齐 | 第32-33页 |
| 3.1.3 形状模型的建立 | 第33-35页 |
| 3.1.4 主动形状模型的搜索与轮廓拟合 | 第35-37页 |
| 3.2 ASM在心脏超声图像分割中的应用与局限 | 第37-40页 |
| 3.2.1 ASM模型的心脏超声房室区域分割效果 | 第37-38页 |
| 3.2.2 ASM模型的局限 | 第38-40页 |
| 3.3 ASM轮廓线校正算法 | 第40-48页 |
| 3.3.1 基于方差分布图的区域边缘信息 | 第40页 |
| 3.3.2 轮廓线校正模型 | 第40-44页 |
| 3.3.3 算法详细流程 | 第44页 |
| 3.3.4 轮廓线校正结果与讨论 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于校正ASM轮廓线和ACO的心脏运动估计 | 第49-65页 |
| 4.1 基于校正ASM轮廓线引导的优势 | 第49-50页 |
| 4.2 基本蚁群优化模型 | 第50-55页 |
| 4.2.1 基本蚁群系统模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 算法的实现过程 | 第52-54页 |
| 4.2.3 蚁群算法的应用 | 第54页 |
| 4.2.4 蚁群优化 | 第54-55页 |
| 4.3 基于校正ASM轮廓线和ACO的心脏运动估计 | 第55-59页 |
| 4.3.1 轮廓线引导的ACO运动估计模型 | 第55-58页 |
| 4.3.2 算法的实现 | 第58-59页 |
| 4.3.3 算法的评价 | 第59页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第59-64页 |
| 4.4.1 仿真数据 | 第59-61页 |
| 4.4.2 实测数据 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 实测心脏超声图像序列的运动分析 | 第65-70页 |
| 5.1 心脏的运动幅值分析 | 第65-67页 |
| 5.2 心脏的容积变化分析 | 第67-69页 |
| 5.3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录 读硕期间发表的论文 | 第78页 |