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基于CT断层图像的脊椎骨分割方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-20页
    1.1 课题研究背景和意义第9-10页
    1.2 医学图像分割概述第10-13页
        1.2.1 医学图像分割定义第10-11页
        1.2.2 医学图像分割方法第11-13页
    1.3 数学形态学运算研究现状第13-15页
    1.4 Graph Cuts算法研究现状第15-17页
    1.5 本文研究工作及内容安排第17-20页
第二章 基于数学形态学运算的脊柱区域处理第20-31页
    2.1 二值数学形态学运算第20-25页
        2.1.1 二值形态学膨胀运算第21-23页
        2.1.2 二值形态学腐蚀运算第23-24页
        2.1.3 二值形态学开运算第24-25页
        2.1.4 二值形态学闭运算第25页
    2.2 灰度数学形态学运算第25-28页
        2.2.1 灰度形态学膨胀运算第26页
        2.2.2 灰度形态学腐蚀运算第26-27页
        2.2.3 灰度形态学开运算第27页
        2.2.4 灰度形态学闭运算第27-28页
    2.3 击中与击不中变换第28页
    2.4 基于数学形态学运算的脊柱区域处理实现第28-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于标记算法与数学形态学运算的脊椎骨自动分割第31-44页
    3.1 基于连通区域的标记算法第31-32页
        3.1.1 连通区域的概念第31页
        3.1.2 连通区域的标记算法第31-32页
    3.2 基于行程的标记算法第32-36页
    3.3 基于标记算法与数学形态学运算的脊椎骨自动分割实现第36-43页
        3.3.1 CT断层图像格式转换第36-37页
        3.3.2 脊柱区域初始分割第37-38页
        3.3.3 脊柱区域二值化第38-40页
        3.3.4 基于连通区域标记算法的脊柱区域填补第40-41页
        3.3.5 基于数学形态学运算的去噪处理第41-42页
        3.3.6 基于行程标记算法的脊椎骨区域分割第42-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第四章 基于经典Graph Cuts算法的脊椎骨交互分割第44-56页
    4.1 能量函数第45-46页
    4.2 网络流图第46-50页
        4.2.1 图的基本概念第46-47页
        4.2.2 网络流图的构造第47-50页
    4.3 最大流最小割第50-53页
        4.3.1 网络流图的割第50-51页
        4.3.2 最大流最小割定理第51-53页
    4.4 基于经典Graph Cuts算法的脊椎骨交互分割实现第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 改进Graph Cuts方法与脊椎骨分割实现第56-62页
    5.1 GrabCut算法第56-57页
    5.2 Lazy Snapping系统第57-59页
    5.3 基于一种改进Graph Cuts方法的脊椎骨交互分割实现第59-60页
        5.3.1 基于标记算法与数学形态学运算的脊柱区域前处理第60页
        5.3.2 基于Graph Cuts算法的脊椎骨区域分割第60页
    5.4 本章小结第60-62页
第六章 实验结果评价第62-67页
    6.1 算法执行效率第62页
    6.2 分割结果评价第62-66页
        6.2.1 定性分析第63页
        6.2.2 量化分析第63-66页
    6.3 本章小结第66-67页
第七章 总结与展望第67-69页
    7.1 总结第67-68页
    7.2 展望第68-69页
参考文献第69-77页
附录Ⅰ 基于经典Graph Cuts算法的脊椎骨分割结果第77-81页
附录Ⅱ 基于本文改进Graph Cuts方法的脊椎骨分割结果第81-85页
附录Ⅲ 基于经典Graph Cuts算法的分割结果评价第85-86页
附录Ⅳ 基于本文改进Graph Cuts方法的分割结果评价第86-87页
致谢第87-88页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的学术论文及专利第88-89页
作者在攻读硕士学位期间参加的研究项目第89-90页

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