基于水平集的CBCT牙齿图像分割算法研究
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 医学图像分割概述 | 第12-13页 |
| 1.1.2 CBCT成像原理及发展现状 | 第13-14页 |
| 1.1.3 CBCT牙齿分割的意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 水平集分割方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 牙齿分割算法研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 论文的组织结构和创新点 | 第19-21页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.3.2 本文主要创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 基于水平集的医学图像分割方法概述 | 第21-31页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 水平集理论 | 第21-22页 |
| 2.3 基于边缘信息的水平集模型 | 第22-25页 |
| 2.3.1 GAC模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 LSEWR模型 | 第23-25页 |
| 2.4 基于区域信息的水平集模型 | 第25-29页 |
| 2.4.1 C-V模型 | 第25-26页 |
| 2.4.2 LBF和LIF模型 | 第26-28页 |
| 2.4.3 LLIF模型 | 第28-29页 |
| 2.5 混合水平集模型 | 第29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 结合ADF模型与自动阈值的牙冠分割算法 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 分割算法初始化 | 第32-33页 |
| 3.3 牙冠分割 | 第33-38页 |
| 3.3.1 基于ADF模型的相邻目标分割 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于自动阈值法的牙冠区域提取 | 第35-36页 |
| 3.3.3 改进的形态学孔洞填充算法 | 第36-37页 |
| 3.3.4 分割结果修正 | 第37-38页 |
| 3.3.5 序列图像分割 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于混合水平集模型的牙齿分割算法 | 第39-49页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 初始层分割与水平集函数初始化 | 第40-41页 |
| 4.3 基于窄带区域的对比度增强方法 | 第41-42页 |
| 4.4 混合水平集模型 | 第42-47页 |
| 4.4.1 基于LLIF模型的局部灰度能量项 | 第43-44页 |
| 4.4.2 改进的先验形状约束能量项 | 第44-45页 |
| 4.4.3 基于RD模型的水平集正则化方法 | 第45-46页 |
| 4.4.4 水平集能量泛函及其最小化 | 第46-47页 |
| 4.5 相互粘连牙齿的分割 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第49-63页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 实验数据与实验环境 | 第49页 |
| 5.3 分割的评价方法 | 第49-52页 |
| 5.3.1 基于主观视觉效果的定性分析 | 第49-51页 |
| 5.3.2 基于客观评价指标的定量分析 | 第51-52页 |
| 5.4 CBCT序列图像牙冠分割实验 | 第52-55页 |
| 5.4.1 定性验证与分析 | 第52-54页 |
| 5.4.2 定量验证与分析 | 第54-55页 |
| 5.5 CBCT序列图像牙齿分割实验 | 第55-61页 |
| 5.5.1 定性验证与分析 | 第55-60页 |
| 5.5.2 定量验证与分析 | 第60-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
