从核磁共振成像数据中自动分割脑组织

摘要	第1-3页
Abstract	第3-7页
第一章 绪论	第7-14页
·脑MRI图像自动分割的研究意义	第7-8页
·基于模糊聚类的图像分割的研究现状及发展趋势	第8-11页
·脑组织医学图像分割问题	第11-12页
·论文研究的主要内容及组织结构	第12-14页
第二章 脑部MRI图像成像特点分析	第14-21页
·脑核磁共振成像	第14-17页
·基于模糊C-均值聚类算法的脑组织图像自动分割	第17-19页
·模糊C-均值聚类算法简介	第17-18页
·模糊C-均值聚类算法中参数的研究	第18-19页
·本章小结	第19-21页
第三章 脑MRI图像的颅骨剥离	第21-35页
·脑部MR图像颅骨剥离算法简介	第22页
·基于形态学的颅骨剥离算法	第22-27页
·各向异性滤波	第23-25页
·边界检测	第25-26页
·形态学处理	第26-27页
·算法实现	第27-34页
·对图像进行滤波	第28页
·脑组织轮廓的初级提取	第28-30页
·脑组织轮廓的二级提取	第30-33页
·提取脑组织	第33-34页
·本章小结	第34-35页
第四章 脑MRI图像脑组织自动分割算法的研究	第35-47页
·基于邻域约束的IFCM算法	第35-36页
·基于局部和非局部信息的LNFCM算法	第36-40页
·图像分割算法评价	第40-41页
·实验结果与分析	第41-46页
·实验图像分割结果	第41-42页
·正常脑MRI图像分割结果	第42-46页
·本章小结	第46-47页
第五章 脑MRI图像自动分割系统的实现环境	第47-49页
·开发环境	第47页
·系统概述	第47-48页
·操作界面	第48-49页
第六章 总结与展望	第49-51页
·总结	第49页
·后续工作的展望	第49-51页
致谢	第51-52页
参考文献	第52-56页
作者简介	第56页
攻读硕士学位期间研究成果	第56-57页