基于脑部胶质瘤的医学影像配准与融合研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 CT与MRI配准与融合研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 图像预处理 | 第12页 |
| 1.2.2 图像配准 | 第12-13页 |
| 1.2.3 图像融合 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 医学图像预处理研究 | 第16-28页 |
| 2.1 限制对比度自适应直方图均衡算法 | 第16-17页 |
| 2.2 多尺度塔型图像增强算法 | 第17-21页 |
| 2.3 脑部CT扫描去床算法 | 第21-23页 |
| 2.4 实验及结果分析 | 第23-27页 |
| 2.4.1 图像增强评估指标 | 第23页 |
| 2.4.2 CLAHE图像增强算法实验 | 第23-24页 |
| 2.4.3 多尺度塔型增强算法实验 | 第24-26页 |
| 2.4.4 CT扫描图像去床算法实验 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 多模态医学图像配准研究 | 第28-45页 |
| 3.1 多模态匹配检索算法研究 | 第28-31页 |
| 3.1.1 感知哈希算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 基于词袋模型的匹配检索算法 | 第29-30页 |
| 3.1.3 基于深度学习的匹配检索算法 | 第30-31页 |
| 3.2 基于互信息的多模态配准算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 互信息测度定义 | 第31-32页 |
| 3.2.2 Powell算法原理 | 第32-33页 |
| 3.2.3 改进的互信息配准算法 | 第33-36页 |
| 3.3 基于主成分分析的互信息计算方法 | 第36-37页 |
| 3.3.1 主成分分析算法原理 | 第36页 |
| 3.3.2 主成分分析互信息计算方法 | 第36-37页 |
| 3.4 塔式多模态配准算法 | 第37-40页 |
| 3.4.1 塔式配准算法原理 | 第37-38页 |
| 3.4.2 塔式配准算法改进 | 第38-40页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第40-44页 |
| 3.5.1 多模态匹配检索算法实验 | 第40-42页 |
| 3.5.2 多模态配准评估指标 | 第42页 |
| 3.5.3 多模态配准实验 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 多模态医学图像融合研究 | 第45-55页 |
| 4.1 基于线性模型的多模态图像融合 | 第45-47页 |
| 4.1.1 灰度最大值融合 | 第45-46页 |
| 4.1.2 灰度加权融合 | 第46-47页 |
| 4.2 基于频域分析的多模态图像融合 | 第47-48页 |
| 4.2.1 图像小波分解融合 | 第47-48页 |
| 4.2.2 小波金字塔融合 | 第48页 |
| 4.3 基于骨窗和CT值的多模态图像融合 | 第48-51页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第51-54页 |
| 4.4.1 融合评估指标 | 第51-52页 |
| 4.4.2 多模态图像融合实验 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于脑部胶质瘤的分割与三维重建研究 | 第55-75页 |
| 5.1 基于混合高斯模型的肿瘤分割 | 第55-61页 |
| 5.1.1 GMM原理 | 第55-58页 |
| 5.1.2 K-Means参数预估 | 第58页 |
| 5.1.3 分割参数的确定 | 第58-59页 |
| 5.1.4 高斯混合模型分割算法 | 第59-61页 |
| 5.2 基于FCN的肿瘤分割 | 第61-65页 |
| 5.2.1 FCN模型 | 第61-63页 |
| 5.2.2 训练数据集制作 | 第63-64页 |
| 5.2.3 模型训练 | 第64-65页 |
| 5.3 基于U-Net的肿瘤分割 | 第65-68页 |
| 5.3.1 U-Net模型 | 第65-66页 |
| 5.3.2 模型训练 | 第66-68页 |
| 5.4 基于肿瘤分割结果的三维重建 | 第68-71页 |
| 5.4.1 VTK可视化工具包 | 第68-69页 |
| 5.4.2 肿瘤三维可视化 | 第69-71页 |
| 5.5 实验及结果分析 | 第71-74页 |
| 5.5.1 深度学习分割指标 | 第71-72页 |
| 5.5.2 分割实验 | 第72-74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 系统软件设计与实现 | 第75-82页 |
| 6.1 架构设计及界面设计 | 第75-77页 |
| 6.1.1 架构设计 | 第75-76页 |
| 6.1.2 模块架构设计 | 第76-77页 |
| 6.1.3 界面设计 | 第77页 |
| 6.2 系统软件开发实现 | 第77-80页 |
| 6.2.1 图像数据抽取解析模块 | 第77-78页 |
| 6.2.2 图像预处理模块 | 第78-79页 |
| 6.2.3 图像配准模块 | 第79页 |
| 6.2.4 图像融合模块 | 第79-80页 |
| 6.2.5 脑部肿瘤分割模块 | 第80页 |
| 6.2.6 界面可视化及交互模块 | 第80页 |
| 6.3 系统软件测试 | 第80-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 总结与展望 | 第82-85页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第82-83页 |
| 7.2 后续工作与展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
