| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·医学图像分割的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外医学图像分割的研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文选题的意义 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| 第二章 医学图像分割方法 | 第14-26页 |
| ·图像分割简介 | 第14-16页 |
| ·图像分割的定义 | 第14-15页 |
| ·图像分割方法的分类 | 第15-16页 |
| ·主要分割算法介绍 | 第16-22页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第16-18页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第18-19页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第19-21页 |
| ·结合特定理论工具的方法 | 第21-22页 |
| ·医学图像分割评价 | 第22-26页 |
| ·医学图像分割评价方法的分类 | 第22-24页 |
| ·常用的分割评价指标 | 第24-26页 |
| 第三章 模糊聚类理论基础 | 第26-43页 |
| ·模糊聚类理论的发展概况 | 第26-27页 |
| ·模糊集合理论 | 第27-30页 |
| ·聚类算法 | 第30-35页 |
| ·聚类分析 | 第30-31页 |
| ·数据集X的C划分 | 第31-32页 |
| ·硬C—均值聚类算法(HCM) | 第32-33页 |
| ·模糊C—聚类算法(FCM) | 第33-35页 |
| ·模糊C—(FCM)图像分割算法相关参数的研究 | 第35-43页 |
| ·聚类类别数C的确定 | 第35-37页 |
| ·模糊加权指数m的确定 | 第37-40页 |
| ·迭代截止误差ε的确定 | 第40页 |
| ·模糊聚类中心的初始化 | 第40-43页 |
| 第四章 基于模糊聚类的医学图像分割算法的应用与研究 | 第43-61页 |
| ·模糊C—均值聚类算法(FCM)在医学图像分割中的应用 | 第44-47页 |
| ·基于FCM的医学图像分割算法 | 第44-45页 |
| ·分割中参数的选择 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·基于邻域空间信息约束的FCM图像分割(DFCM) | 第47-53页 |
| ·像素邻域的概念 | 第47-48页 |
| ·DFCM算法原理及实现步骤 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·基于邻域空间信息的二维FCM医学图像分割(2DFCM) | 第53-60页 |
| ·引入空间信息的必要性 | 第53-56页 |
| ·2DFCM算法原理及实现步骤 | 第56-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位其间发表论文目录 | 第69页 |
