| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·图像分割及其方法综述 | 第8-13页 |
| ·图像分割原理 | 第8页 |
| ·医学图像分割方法综述 | 第8-13页 |
| ·模糊聚类算法国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 模糊理论与模糊聚类概述 | 第16-23页 |
| ·模糊理论简介 | 第16页 |
| ·模糊集合 | 第16-19页 |
| ·模糊集合的表示方法 | 第17-18页 |
| ·特殊模糊集合 | 第18-19页 |
| ·模糊集合的运算及性质 | 第19页 |
| ·聚类分析 | 第19-22页 |
| ·模糊C均值聚类的目标函数 | 第20-22页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 参数化偏移场恢复与分割耦合模型 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·背景 | 第23-24页 |
| ·参数化偏移场恢复与分割耦合模型 | 第24页 |
| ·模型求解 | 第24-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-32页 |
| ·脑部合成图像分割结果 | 第26-31页 |
| ·真实脑图分割结果 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于非局部信息的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型 | 第33-44页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·Coherent Local Intensity Clustering(CLIC)模型 | 第34-35页 |
| ·基于非局部信息的分割与偏移场恢复耦合模型 | 第35-38页 |
| ·去偏移场 | 第35页 |
| ·非局部正则项 | 第35-36页 |
| ·基于非局部信息的总能量泛函 | 第36-37页 |
| ·算法步骤 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-43页 |
| ·脑部合成图像分割结果 | 第38-41页 |
| ·真实脑图分割结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 局部熵驱动下的脑MR图像分割与偏移场恢复耦合模型 | 第44-59页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于局部熵的分割与偏移场耦合模型 | 第44-47页 |
| ·局部能量项 | 第44-46页 |
| ·基于局部熵的总能量泛函 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-55页 |
| ·脑部合成图像分割结果 | 第48-52页 |
| ·真实脑图分割结果 | 第52-53页 |
| ·参数分析 | 第53-55页 |
| ·本文几种改进模型的结果比较 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
