| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 | 第12-15页 |
| 1.2.1 医学图像分割的发展现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.2.2 医学图像可视化的发展现状及发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 水平集方法的基本理论 | 第17-39页 |
| 2.1 曲线演化理论 | 第17-21页 |
| 2.2 主动轮廓模型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 参数主动轮廓模型 | 第21-25页 |
| 2.2.2 几何主动轮廓模型 | 第25-26页 |
| 2.3 泛函与变分法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 泛函 | 第26页 |
| 2.3.2 泛函极值 | 第26-28页 |
| 2.3.3 欧拉-拉格朗日方程 | 第28-29页 |
| 2.4 水平集方法 | 第29-38页 |
| 2.4.1 水平集方法概述 | 第29-30页 |
| 2.4.2 水平集方法函数表示 | 第30-34页 |
| 2.4.3 水平集函数数值解法 | 第34-36页 |
| 3.4.4 水平集方法的若干问题 | 第36-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于C-V模型的水平集口腔图像分割 | 第39-57页 |
| 3.1 Mumford-Shah模型 | 第39-40页 |
| 3.2 Chan-Vese模型 | 第40-42页 |
| 3.3 基于水平集方法求解C-V模型 | 第42-44页 |
| 3.4 C-V模型图像分割方程的数值解法 | 第44-45页 |
| 3.5 距离保持的水平集演化方法 | 第45-47页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第47-56页 |
| 3.6.1 数据来源 | 第47页 |
| 3.6.2 实验步骤 | 第47-49页 |
| 3.6.3 实验结果 | 第49-55页 |
| 3.6.4 结果分析 | 第55-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于MC算法的牙齿三维可视化 | 第57-77页 |
| 4.1 体素模型与等值面 | 第57-59页 |
| 4.1.1 体素模型 | 第57-59页 |
| 4.1.2 等值面 | 第59页 |
| 4.2 Marching Cubes算法原理 | 第59-64页 |
| 4.2.1 等值面的提取 | 第59-63页 |
| 4.2.2 计算等值面与体素边界的交点坐标 | 第63-64页 |
| 4.2.3 计算等值面的法向量 | 第64页 |
| 4.3 算法歧义性 | 第64-67页 |
| 4.4 Marching Tetrahedrons算法 | 第67-68页 |
| 4.5 基于GPU的MC算法 | 第68-70页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第70-74页 |
| 4.6.1 数据来源 | 第70页 |
| 4.6.2 实验步骤 | 第70-71页 |
| 4.6.3 实验结果 | 第71-74页 |
| 4.6.4 结果分析 | 第74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-77页 |
| 第5章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第77页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |