基于图像分析的人体微循环参数测量及识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| ·研究背景 | 第17-18页 |
| ·微循环的概念 | 第17页 |
| ·研究对象 | 第17-18页 |
| ·人体微循环的观察、测量及其临床研究意义 | 第18-21页 |
| ·微循环的观察与成像 | 第18-19页 |
| ·微循环的参数测量在临床上的研究价值 | 第19-20页 |
| ·微循环研究的临床意义 | 第20-21页 |
| ·微循环的参数测量与识别研究现状 | 第21-25页 |
| ·微循环形态参数测量 | 第21-22页 |
| ·微循环流态参数测量 | 第22-24页 |
| ·微循环的识别与诊断 | 第24-25页 |
| ·本文的研究内容与创新 | 第25-28页 |
| ·研究内容 | 第25-27页 |
| ·论文的主要创新工作 | 第27-28页 |
| ·本文的组织结构 | 第28-29页 |
| 第二章 微循环图像的增强研究 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·小波变换和 Contourlet 变换 | 第30-33页 |
| ·小波变换 | 第30-31页 |
| ·Contourlet 变换 | 第31-32页 |
| ·图像的光照不均校正 | 第32-33页 |
| ·基于 Contourlet 变换的图像增强 | 第33-35页 |
| ·图像去噪 | 第33-35页 |
| ·图像增强 | 第35页 |
| ·实验结果与讨论 | 第35-40页 |
| ·光照校正 | 第35-36页 |
| ·图像增强 | 第36-39页 |
| ·图像增强量化比较 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 微循环参数的自动测量研究 | 第41-60页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·微循环视频配准与均值图像计算 | 第41-43页 |
| ·视频帧序列图像配准 | 第41-42页 |
| ·帧序列均值图像计算 | 第42-43页 |
| ·血管参数计算 | 第43-49页 |
| ·血管密度 | 第43页 |
| ·血管中心线自动提取 | 第43-47页 |
| ·血管边界与直径 | 第47-48页 |
| ·血管曲率 | 第48页 |
| ·血液流速测量 | 第48-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-58页 |
| ·有效血管分割 | 第49-50页 |
| ·中心线提取 | 第50-53页 |
| ·边界提取与直径测量 | 第53-55页 |
| ·曲率测量 | 第55-57页 |
| ·流速测量 | 第57-58页 |
| ·讨论 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 微循环血管的血液流速测量 | 第60-78页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·ST 图的生成原理 | 第60-61页 |
| ·微循环的流速测量 | 第61-65页 |
| ·OF 方法 | 第61-62页 |
| ·RT 方法 | 第62-63页 |
| ·HT 方法 | 第63-64页 |
| ·正交滤波器组方法 | 第64-65页 |
| ·实验结果与讨论 | 第65-77页 |
| ·流速较慢情况 | 第66-68页 |
| ·流速较快情况 | 第68-70页 |
| ·流速过快情况 | 第70-72页 |
| ·其他情况 | 第72-76页 |
| ·讨论 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 基于 ST 图的细胞跟踪与流速测量 | 第78-90页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·ST 图像的轨迹增强 | 第78-80页 |
| ·多尺度间的归一化 | 第79-80页 |
| ·ST 图的轨迹提取 | 第80-83页 |
| ·噪声滤波函数 | 第80-81页 |
| ·方向滤波函数 | 第81页 |
| ·轨迹的细化 | 第81-82页 |
| ·分岔处理 | 第82-83页 |
| ·流速测量 | 第83页 |
| ·实验结果与讨论 | 第83-89页 |
| ·轨迹增强比较 | 第83-85页 |
| ·轨迹的提取 | 第85-86页 |
| ·轨迹的有效性评价 | 第86-87页 |
| ·细胞跟踪与流速测量结果 | 第87-89页 |
| ·讨论 | 第89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 基于多跟踪线的细胞跟踪与测量 | 第90-110页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·基于多跟踪线的细胞跟踪 | 第91-94页 |
| ·跟踪线的配准 | 第91-92页 |
| ·轨迹的映射 | 第92页 |
| ·轨迹的分组 | 第92页 |
| ·轨迹的融合 | 第92-94页 |
| ·实验结果与讨论 | 第94-104页 |
| ·白细胞跟踪 | 第94-97页 |
| ·plasma 跟踪 | 第97-102页 |
| ·融合轨迹有效性验证 | 第102-103页 |
| ·流速测量 | 第103-104页 |
| ·跟踪线的选择标准 | 第104-108页 |
| ·仿真实验 | 第105-107页 |
| ·真实实验 | 第107-108页 |
| ·讨论 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第七章 微循环自动识别及其在医学领域应用前景 | 第110-127页 |
| ·引言 | 第110页 |
| ·微循环自动识别系统结构 | 第110-111页 |
| ·特征选择 | 第111-114页 |
| ·血管的直径特征 | 第112页 |
| ·血管的曲率特征 | 第112-113页 |
| ·血管的流速特征 | 第113-114页 |
| ·模式识别分类器 | 第114-117页 |
| ·近邻法 | 第114-115页 |
| ·K 近邻法 | 第115页 |
| ·人工神经网络 | 第115-116页 |
| ·支持向量机 | 第116-117页 |
| ·实验结果与讨论 | 第117-126页 |
| ·异常血管的识别 | 第118-120页 |
| ·微循环疾病的自动诊断 | 第120-125页 |
| ·讨论 | 第125-126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第八章 总结与展望 | 第127-130页 |
| ·全文总结 | 第127-128页 |
| ·研究工作创新点 | 第128-129页 |
| ·研究展望 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第137页 |
