| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·医学图像处理综述 | 第9-12页 |
| ·医学图像分割方法概述 | 第12-16页 |
| ·、基于阈值的分割方法 | 第12-13页 |
| ·、基于模式识别的分割方法 | 第13-14页 |
| ·、基于可变形的模型分割方法 | 第14-16页 |
| ·基于感兴趣区域(ROI)的分割方法研究 | 第16-21页 |
| ·、基于交互的ROI分割方法 | 第17页 |
| ·、ROI的自动分割检测方法 | 第17-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 基于等周算法的颅脑图像感兴趣区域快速分割法 | 第23-43页 |
| ·图方法的相关理论介绍 | 第24-31页 |
| ·、图的相关定义 | 第24-27页 |
| ·、网络和最大流问题 | 第27-28页 |
| ·、图的矩阵表示 | 第28-29页 |
| ·、图像的结构化描述 | 第29-31页 |
| ·基于图理论的图像分割技术 | 第31-36页 |
| ·、二类比例割(2-way RatioCut)问题 | 第32-34页 |
| ·、多类比例割(K-way RatioCut)问题 | 第34-35页 |
| ·、归一化割(Ncut)方法 | 第35-36页 |
| ·等周算法描述 | 第36-39页 |
| ·基于等周算法的颅脑图像感兴趣区域快速分割法 | 第39-40页 |
| ·、基本思想 | 第39页 |
| ·、算法步骤 | 第39-40页 |
| ·实验与分析 | 第40-42页 |
| ·、评价标准 | 第40页 |
| ·、结果分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 基于医学三维数据集的感兴趣空间邻域体快速分割方法 | 第43-56页 |
| ·医学三维数据集 | 第43-47页 |
| ·、DICOM文件格式 | 第44-46页 |
| ·、插值方法 | 第46-47页 |
| ·、医学三维数据集的形成 | 第47页 |
| ·阈值法与区域生长法 | 第47-50页 |
| ·、阈值法 | 第48页 |
| ·、区域生长法 | 第48-49页 |
| ·、两种算法的分析比较 | 第49-50页 |
| ·基于医学三维数据集的感兴趣空间邻域体快速分割法 | 第50-51页 |
| ·、基本思想 | 第50-51页 |
| ·、算法特点 | 第51页 |
| ·实验与分析 | 第51-54页 |
| ·、实验过程 | 第52-54页 |
| ·、实验结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 神经脑外科手术三维成像辅助应用系统框架 | 第56-66页 |
| ·三维成像技术 | 第56-59页 |
| ·、三维图形工具OpenGL | 第56-57页 |
| ·、医学图像的三维可视化 | 第57-59页 |
| ·框架设计 | 第59-64页 |
| ·、系统设计 | 第59-61页 |
| ·、基本功能 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·研究课题展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
| 攻读硕士学位期间所参加的科研项目 | 第73页 |
