肾上腺CT图像分割算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·图像分割的基本概念和意义 | 第13-15页 |
| ·肾上腺CT图像分割的研究意义 | 第15页 |
| ·肾上腺CT图像分割的算法思路 | 第15-17页 |
| ·论文的主要研究工作及内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 医学成像技术 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·超声成像 | 第20页 |
| ·X线成像 | 第20-21页 |
| ·CT成像 | 第21-22页 |
| ·MR成像 | 第22页 |
| ·核医学成像 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 医学图像分割方法概述 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·自底向上的图像分割算法 | 第24-29页 |
| ·阈值分割法 | 第24-25页 |
| ·基于区域的分割法 | 第25-27页 |
| ·基于聚类的分割法 | 第27页 |
| ·基于马尔可夫随机场的分割法 | 第27-28页 |
| ·基于图论的分割法 | 第28-29页 |
| ·自顶向下的图像分割算法 | 第29-31页 |
| ·基于活动轮廓的分割方法 | 第29-30页 |
| ·基于水平集的分割方法 | 第30-31页 |
| ·基于活动形状模型的分割方法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于高维图像特征的分类方法 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·haar-like特征 | 第32-35页 |
| ·支持向量机 | 第35-42页 |
| ·线性分类器 | 第35-36页 |
| ·最优间隔分类器 | 第36-39页 |
| ·核函数 | 第39-40页 |
| ·软间隔 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 活动形状模型 | 第43-49页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·形状表示 | 第43-44页 |
| ·点集配准 | 第44-46页 |
| ·统计形状模型 | 第46-48页 |
| ·形状对齐 | 第46页 |
| ·PCA降维 | 第46-48页 |
| ·形状优化变形 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 基于形状约束的三维肾上腺CT图像分割方法 | 第49-56页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·图像特征提取与分类 | 第49-50页 |
| ·活动形状模型优化 | 第50-51页 |
| ·实验结果与评价 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第七章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录：公式推导 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
