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网络医学图像处理关键技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
本文用到的缩略语说明第7-8页
图表列表第8-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-25页
   ·网络医学图像处理技术概述第13-14页
   ·国内外的发展现状第14-16页
     ·国外的发展现状第14-15页
     ·国内的发展现状第15-16页
   ·PACS系统的组成第16-18页
   ·医学图像处理关键技术综述第18-20页
     ·医学图像的预处理第18页
     ·医学图像的分割第18-19页
     ·医学图像的检索第19-20页
   ·本文的结构安排第20-21页
   ·本文主要创新点第21-22页
 参考文献第22-25页
第二章 医学图像伪彩色技术第25-39页
   ·引言第25页
   ·颜色空间第25-30页
     ·RGB空间第26页
     ·CMY空间第26-27页
     ·YIQ空间第27-28页
     ·HSV空间第28页
     ·IHS空间第28-30页
   ·常用伪彩色编码方法第30-32页
   ·基于IHS空间的非连续伪彩色编码第32-35页
   ·实验结果及讨论第35-37页
   ·本章小结第37页
 参考文献第37-39页
第三章 医学图像层间插值技术第39-53页
   ·引言第39-40页
   ·基于包围盒内切椭圆的轮廓形变插值方法第40-45页
     ·距离变换第40-42页
     ·算法介绍第42-43页
     ·实验结果及讨论第43-45页
   ·基于轮廓的灰度插值方法第45-51页
     ·轮廓提取第46页
     ·轮廓插值第46-48页
     ·确定灰度值第48-49页
     ·实验结果及讨论第49-51页
   ·本章小结第51页
 参考文献第51-53页
第四章 医学图像分割技术第53-74页
   ·引言第53-54页
   ·水平集原理第54-63页
     ·曲线演化第54-55页
     ·曲线演化的水平集描述第55-57页
     ·水平集方法的数学表示第57-58页
     ·水平集的数值计算第58-59页
     ·窄带水平集第59-61页
     ·Fast Marching方法第61-63页
   ·基于MUMFORS-SHAH模型的图像分割第63-67页
     ·简化的Mumford-Shah图像分割模型第64-66页
     ·基于水平集求解简化M-S图像分割模型的C-V方法第66-67页
   ·实验结果及讨论第67-70页
   ·本章小结第70-71页
 参考文献第71-74页
第五章 基于内容的医学图像数据库检索技术第74-112页
   ·引言第74-76页
   ·CBIR特征提取第76-85页
     ·颜色特征第76-78页
     ·纹理特征第78-83页
     ·形状特征第83-85页
   ·相似性测度和评价方法第85-89页
     ·相似形测度第85-88页
     ·评价方法第88-89页
   ·多特征融合模型第89-91页
   ·基于灰度直方图和形状特征的医学图像检索算法第91-93页
   ·相关性反馈第93-99页
     ·相关性反馈的总体结构第94-97页
     ·图像特征的权重调整第97-99页
   ·基于对称颜色空间特性的医学图像检索算法第99-102页
   ·实验结果及讨论第102-106页
     ·基于灰度直方图和形状特征的医学图像检索算法的试验第102-103页
     ·基于相关反馈的试验第103-104页
     ·基于对称颜色空间特性的医学图像检索试验第104-106页
   ·本章小结第106-107页
 参考文献第107-112页
第六章 医学图像处理系统的设计与实现第112-129页
   ·引言第112页
   ·DICOM文件格式概述第112-115页
   ·医学图像处理系统模块划分第115-121页
   ·医学图像系统主要的数据结构第121-124页
   ·医学图像处理系统的开发/运行环境和系统界面第124-126页
   ·本章小结第126页
 参考文献第126-129页
第七章 总结与展望第129-132页
   ·研究工作总结第129-131页
   ·今后的改进第131-132页
致谢第132-133页
作者在攻读学位期间发表的论文及参与的科研项目第133-135页

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