心脏CT图像分割算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 心脏图像分割的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 分水岭算法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 医学图像分割算法及原理 | 第16-26页 |
| 2.1 医学图像分割的定义 | 第16-17页 |
| 2.2 基于区域的分割 | 第17-18页 |
| 2.2.1 模糊聚类法 | 第17页 |
| 2.2.2 分水岭算法 | 第17-18页 |
| 2.3 基于边缘的分割 | 第18-22页 |
| 2.3.1 微分算子法 | 第18-21页 |
| 2.3.2 Hough变换法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 曲线拟合法 | 第22页 |
| 2.4 基于特定理论的分割 | 第22-25页 |
| 2.4.1 活动轮廓法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于统计学的方法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于形态学的方法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 心脏CT图像数据的读取与显示 | 第26-35页 |
| 3.1 DICOM3.0标准的主要内容 | 第26-27页 |
| 3.2 DICOM文件结构 | 第27-28页 |
| 3.3 DICOM图像数据的读取 | 第28-29页 |
| 3.4 DICOM文件转换为BMP文件 | 第29-33页 |
| 3.4.1 BMP文件格式 | 第29-32页 |
| 3.4.2 转换的思路和流程 | 第32-33页 |
| 3.5 DICOM文件转换为BMP文件实验结果 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于心脏CT图像的分水岭算法研究 | 第35-59页 |
| 4.1 分水岭算法原理 | 第35-36页 |
| 4.2 分水岭算法基本概念及其实现 | 第36-39页 |
| 4.2.1 分水岭算法的基本概念 | 第36-38页 |
| 4.2.2 分水岭算法的实现 | 第38-39页 |
| 4.3 结合分水岭变换和水平集算法的心脏图像分割 | 第39-42页 |
| 4.3.1 基于Li的水平集算法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 Li的水平集算法的改进 | 第40-42页 |
| 4.3.3 结合分水岭和水平集算法的方法描述 | 第42页 |
| 4.4 改进的分水岭算法及其实现 | 第42-48页 |
| 4.4.1 形态学滤波 | 第43-44页 |
| 4.4.2 改进的多尺度形态学梯度 | 第44-45页 |
| 4.4.3 标记的提取 | 第45-47页 |
| 4.4.4 改进的算法 | 第47-48页 |
| 4.5 实验结果及其分析 | 第48-57页 |
| 4.5.1 心脏图像的滤波处理 | 第48-49页 |
| 4.5.2 梯度算子的比较 | 第49-52页 |
| 4.5.3 前景标记和背景标记 | 第52-55页 |
| 4.5.4 结合分水岭变换和改进的Li水平集算法 | 第55-56页 |
| 4.5.5 改进的分水岭算法实验结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
