结合超分辨率重建和KFCM的甲状腺核素图像分割
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 医学图像分割的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文安排 | 第13-15页 |
| 第2章 核素图像概述 | 第15-24页 |
| 2.1 核医学的简介及成像特点 | 第15-16页 |
| 2.2 核素显像原理 | 第16-18页 |
| 2.3 甲状腺结节的核素显像特点 | 第18-21页 |
| 2.4 甲状腺核素图像的特征分析 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 核素图像的超分辨率重建 | 第24-35页 |
| 3.1 图像超分辨率重建简介及方法 | 第24-25页 |
| 3.2 图像稀疏表示的超分辨率重建 | 第25-27页 |
| 3.2.1 图像稀疏表示的基本理论 | 第25-26页 |
| 3.2.2 图像超分辨率重建基本原理 | 第26-27页 |
| 3.3 图像的超分辨率重建数学模型 | 第27-30页 |
| 3.4 基于稀疏表示的核素图像超分辨率重建 | 第30-32页 |
| 3.5 实验结果对比分析 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 几种图像分割算法在核素图像上的实现和比较 | 第35-45页 |
| 4.1 图像分割的定义及分割评价 | 第35-36页 |
| 4.1.1 图像分割定义 | 第35页 |
| 4.1.2 图像分割评价 | 第35-36页 |
| 4.2 基于边缘检测的分割方法 | 第36-37页 |
| 4.3 基于阈值的分割方法 | 第37-39页 |
| 4.4 基于区域的分割方法 | 第39-40页 |
| 4.5 基于特定数学理论的分割 | 第40-42页 |
| 4.5.1 基于数学形态学的分割方法 | 第40-41页 |
| 4.5.2 基于形变模型的方法 | 第41-42页 |
| 4.6 实验结果对比分析 | 第42-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 核素图像模糊核聚类分割 | 第45-61页 |
| 5.1 模糊集合理论 | 第45-46页 |
| 5.2 模糊 C-均值聚类算法 | 第46-49页 |
| 5.2.1 FCM 算法概述 | 第46-47页 |
| 5.2.2 FCM 在图像分割中的数学模型 | 第47-49页 |
| 5.3 模糊核聚类算法基本理论 | 第49-54页 |
| 5.3.1 核函数简介 | 第50-51页 |
| 5.3.2 模糊核聚类算法 | 第51-54页 |
| 5.4 甲状腺核素图像的 KFCM 分割 | 第54-55页 |
| 5.5 实验结果分析对比 | 第55-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
