视神经纤维自动识别与分析关键技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·神经纤维图像分析的研究现状和发展趋势 | 第10-15页 |
| ·图像获取方式 | 第10-11页 |
| ·神经纤维图像处理与分析 | 第11-15页 |
| ·本文的研究内容和安排 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 标本制备及图像获取 | 第18-22页 |
| ·概述 | 第18-19页 |
| ·神经轴突、纤维 | 第18页 |
| ·视神经解剖基础 | 第18-19页 |
| ·材料 | 第19-20页 |
| ·方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 医学显微图像的滤波降噪算法 | 第22-27页 |
| ·均值滤波和中值滤波 | 第22-23页 |
| ·邻域比较法 | 第23页 |
| ·与邻域平均值比较设阈值置换法 | 第23-24页 |
| ·基于灰阶梯度的自适应非线性滤波器 | 第24-25页 |
| ·梯度计算 | 第24页 |
| ·梯度自适应滤波 | 第24-25页 |
| ·结果 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 灰度图像二值化 | 第27-49页 |
| ·阈值分割 | 第27-32页 |
| ·阈值分割原理 | 第27-32页 |
| ·基于边缘的分割 | 第32-36页 |
| ·坎尼算子 | 第33-34页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第34-36页 |
| ·区域生长 | 第36-39页 |
| ·生长准则和过程 | 第36-39页 |
| ·霍夫(Hough)变换 | 第39-45页 |
| ·基本原理 | 第40-41页 |
| ·椭圆检测 | 第41-45页 |
| ·形态学图像处理 | 第45-48页 |
| ·结构元素的选取 | 第46页 |
| ·神经纤维图像形态学处理 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 距离变换 | 第49-57页 |
| ·概述 | 第49页 |
| ·距离 | 第49-52页 |
| ·数字图像中常用的距离 | 第50-51页 |
| ·点到点集的距离 | 第51-52页 |
| ·距离计算方法 | 第52-56页 |
| ·Chamfer距离 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于WATERSNAKE的纤维识别 | 第57-74页 |
| ·概述 | 第57页 |
| ·分水岭(watershed)变换 | 第57-61页 |
| ·变换原理 | 第58-59页 |
| ·模拟漫水算法 | 第59-61页 |
| ·变形模型snake | 第61-69页 |
| ·参数变形模型的能量最小公式 | 第62-66页 |
| ·参数变形模型的实现 | 第66-67页 |
| ·梯度矢量流(GVF)变形模型 | 第67-69页 |
| ·神经纤维分割 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第七章 形态分析及评价 | 第74-82页 |
| ·形态数据测量 | 第74-75页 |
| ·形状分析 | 第75-76页 |
| ·圆形度 | 第75-76页 |
| ·实验结果与性能评价 | 第76-81页 |
| ·纤维检测结果分析 | 第76-77页 |
| ·纤维直径结果评价与分析 | 第77-78页 |
| ·大鼠视觉神经纤维形态分布谱分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第八章 总结和展望 | 第82-85页 |
| ·研究总结 | 第82-83页 |
| ·研究展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-96页 |
| 在读期间发表和录用的论文 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
