基于多权重概率图谱的脑部图像分割
| 摘要 | 第3-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第14-27页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 常见的医学图像分割算法现状 | 第15-25页 |
| 1.2.1 阈值分割法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 区域生长法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 边缘检测法 | 第18页 |
| 1.2.4 聚类法 | 第18-19页 |
| 1.2.5 基于神经网络的分割方法 | 第19页 |
| 1.2.6 基于小波变换的分割方法 | 第19-20页 |
| 1.2.7 基于活动轮廓模型的分割方法 | 第20-25页 |
| 1.3 本文主要研究工作和创新点 | 第25-27页 |
| 第二章 基于图谱配准的分割方法 | 第27-38页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 基于单图谱配准的分割方法 | 第28-29页 |
| 2.3 基于多图谱配准的分割方法 | 第29-37页 |
| 2.3.1 图像配准 | 第30-35页 |
| 2.3.2 标号融合 | 第35-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于多权重概率图谱的脑部图像分割 | 第38-48页 |
| 3.1 引言 | 第38-41页 |
| 3.2 多权重概率图谱 | 第41-45页 |
| 3.2.1 配准的相似性测度加权 | 第41-42页 |
| 3.2.2 距离场加权 | 第42-43页 |
| 3.2.3 自相似性加权 | 第43-45页 |
| 3.3 基于多权重概率图谱的脑部图像分割过程 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 实验与讨论 | 第48-55页 |
| 4.1 实验流程 | 第48-49页 |
| 4.2 图像预处理 | 第49-50页 |
| 4.3 图像分割 | 第50页 |
| 4.4 分割结果的评价 | 第50页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 论文总结 | 第55页 |
| 5.2 课题展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
