| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·DTI脑部图像边缘轮廓提取的意义 | 第6-7页 |
| ·边缘轮廓提取技术的研究现状及其发展 | 第7-9页 |
| ·论文的主要研究内容和组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 基于主动轮廓模型的图像边缘提取技术的研究 | 第11-24页 |
| ·弥散张量成像 | 第11-16页 |
| ·水分子的扩散 | 第11-12页 |
| ·弥散张量成像原理 | 第12-15页 |
| ·扩散张量成像 | 第15页 |
| ·扩散张量成像的应用 | 第15-16页 |
| ·基于主动轮廓模型的边缘提取技术 | 第16-22页 |
| ·应用主动轮廓模型提取边缘的依据 | 第16-17页 |
| ·主动轮廓模型算法简介 | 第17-22页 |
| ·DTI脑部图像中脑白质边缘轮廓的特点 | 第22-23页 |
| ·DTI脑部图像的边缘特点 | 第22-23页 |
| ·主动轮廓模型的优缺点 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于DTI脑部图像特点的主动轮廓模型的改进 | 第24-40页 |
| ·DTI脑部图像边缘轮廓的提取方法简介 | 第24-26页 |
| ·C-V模型 | 第26-28页 |
| ·形状先验信息 | 第28-33页 |
| ·新的相似性度量 | 第29-32页 |
| ·形状先验项 | 第32-33页 |
| ·基于形状先验的主动轮廓模型 | 第33-34页 |
| ·算法实现 | 第34-39页 |
| ·对图像进行滤波 | 第34页 |
| ·脑白质轮廓的初级提取 | 第34-36页 |
| ·脑白质轮廓的二级提取 | 第36-38页 |
| ·提取脑白质边缘 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 DTI脑部图像边缘轮廓的提取 | 第40-47页 |
| ·头部轮廓提取任务 | 第40-41页 |
| ·头部轮廓提取方法 | 第41-44页 |
| ·阈值分割产生二值图 | 第41-42页 |
| ·通过开闭运算产生连通图 | 第42-43页 |
| ·边缘提取和边缘跟踪 | 第43-44页 |
| ·实验结果及结论 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 DTI脑部图像自动分割系统的实现 | 第47-54页 |
| ·开发环境 | 第47页 |
| ·分割结果的评价指标 | 第47-48页 |
| ·操作界面 | 第48-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·后续工作的展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第61-62页 |