基于腹部平扫CT图像的自动肾脏定位与分割
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-19页 |
| ·计算机辅助诊断系统概述 | 第7-10页 |
| ·计算机辅助诊断系统简介 | 第7-9页 |
| ·计算机辅助诊断系统的现实意义 | 第9页 |
| ·计算机辅助诊断系统应用现状 | 第9-10页 |
| ·医学器官图像分割概述 | 第10-15页 |
| ·医学器官图像分割的概念及意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像分割发展历史 | 第12-14页 |
| ·国内外医学图像分割现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-19页 |
| ·课题的研究的目的和意义 | 第15页 |
| ·基于计算机图象处理系统的构成 | 第15-17页 |
| ·本研究采用CT 图像的数据结构 | 第17-19页 |
| 第二章 自动肾脏定位 | 第19-35页 |
| ·肾脏定位的意义 | 第19-20页 |
| ·保存边界的图像平滑算法 | 第20-24页 |
| ·图象平滑去噪方法简述 | 第20-21页 |
| ·保存边界的图象平滑算法基本思想 | 第21-22页 |
| ·图象平滑在肾脏分割中的应用 | 第22-24页 |
| ·基于骨骼信息的肾脏定位 | 第24-31页 |
| ·骨骼信息的获取 | 第24-28页 |
| ·肾脏定位算法 | 第28-31页 |
| ·基于肾脏定位自动提取图象灰度信息 | 第31-35页 |
| ·提取肾脏灰度信息采样点的选择 | 第32-33页 |
| ·选取采样区域 | 第33页 |
| ·统计采样结果 | 第33-35页 |
| 第三章 自动肾脏分割 | 第35-61页 |
| ·肾脏分割意义及其现状 | 第35-37页 |
| ·肾脏分割的意义 | 第35-36页 |
| ·肾脏分割现状 | 第36-37页 |
| ·本研究采用的CT 数据结构 | 第37页 |
| ·区域生长 | 第37-43页 |
| ·区域生长算法思想 | 第37-39页 |
| ·区域生长在肾脏分割中的应用 | 第39-43页 |
| ·自动搜索粘连层 | 第43-45页 |
| ·数学形态学 | 第45-52页 |
| ·数学形态学基本原理 | 第45-47页 |
| ·数学形态学在图像处理中的应用 | 第47-49页 |
| ·数学形态学在肾脏分割中的应用 | 第49-51页 |
| ·数学形态学的研究方向 | 第51-52页 |
| ·形变模型法 | 第52-61页 |
| ·采用形变模型法的意义 | 第52-54页 |
| ·形变模型法原理 | 第54-56页 |
| ·形变模型法在肾脏分割中的应用 | 第56-61页 |
| 第四章 肾脏分割结果与分析 | 第61-67页 |
| ·肾脏自动定位结果与分析 | 第61-62页 |
| ·肾脏自动分割结果与分析 | 第62-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-71页 |
| ·工作内容总结 | 第67-69页 |
| ·应用前景 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 摘要 | 第75-78页 |
| Abstract | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
