| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-25页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·课题研究背景 | 第20-21页 |
| ·课题研究意义 | 第21-23页 |
| ·本文组织结构 | 第23-25页 |
| 第二章 医学图像分割及评价指标 | 第25-48页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·医学图像分割方法 | 第26-45页 |
| ·基于边界的分割方法 | 第27-28页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第28-31页 |
| ·基于区域增长的分割方法 | 第31-32页 |
| ·基于统计学的方法 | 第32-35页 |
| ·基于图论的方法 | 第35-37页 |
| ·基于活动轮廓模型的方法 | 第37-38页 |
| ·基于信息论的方法 | 第38-39页 |
| ·基于模糊集理论的方法 | 第39-41页 |
| ·基于神经网络的方法 | 第41-44页 |
| ·基于小波变换的方法 | 第44-45页 |
| ·医学图像分割评价指标 | 第45-47页 |
| ·分类相似性指标 | 第45-46页 |
| ·距离指标 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 脊椎MR中椎体的提取 | 第48-68页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·基本理论 | 第49-50页 |
| ·基于邻域信息和高斯加权卡方距离的脊椎MRI分割 | 第50-53页 |
| ·构造相似度矩阵 | 第51-52页 |
| ·分割方法 | 第52-53页 |
| ·实验 | 第53-66页 |
| ·实验数据 | 第53页 |
| ·实验结果 | 第53-61页 |
| ·变量比较 | 第61-62页 |
| ·鲁棒性分析 | 第62-66页 |
| ·讨论和结论 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 脑部MR中肿瘤组织的提取 | 第68-78页 |
| ·引言 | 第68-69页 |
| ·基础理论 | 第69-70页 |
| ·基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型 | 第70-73页 |
| ·实验 | 第73-76页 |
| ·实验数据 | 第73-74页 |
| ·实验结果 | 第74-76页 |
| ·讨论和结论 | 第76-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 心脏黑血MR T2~*测量中心肌组织的提取 | 第78-98页 |
| ·引言 | 第78-81页 |
| ·基础理论 | 第81-83页 |
| ·带约束的模糊聚类 | 第81-82页 |
| ·圆形Hough变换 | 第82-83页 |
| ·本章方法 | 第83-91页 |
| ·自动初始化 | 第84-86页 |
| ·左心室心肌提取 | 第86-87页 |
| ·室间隔提取 | 第87-89页 |
| ·T2~*测量 | 第89-91页 |
| ·实验 | 第91-95页 |
| ·实验数据 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-95页 |
| ·讨论和结论 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 总结和展望 | 第98-101页 |
| ·本文工作总结 | 第98-99页 |
| ·未来工作展望 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-112页 |
| 攻读学位期间成果 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-117页 |
| 统计学审稿证明 | 第117页 |