基于可变形模型的CT图像病灶分割及参数测量
| 1 绪论 | 第1-25页 |
| 1．1 引言 | 第8-10页 |
| 1．2 CT成像原理及其图像特点分析 | 第10-11页 |
| 1．3 医学图像分割的目的及意义 | 第11-12页 |
| 1．4 医学图像分割方法介绍 | 第12-21页 |
| 1．4．1 基于区域的图像分割 | 第13-16页 |
| 1．4．2 基于边缘的图像分割 | 第16-17页 |
| 1．4．3 结合特定理论工具的方法 | 第17-21页 |
| 1．5 课题研究的目的及主要内容 | 第21-25页 |
| 2 基于可变形模型的医学图像分割理论及技术 | 第25-36页 |
| 2．1 概述 | 第25-27页 |
| 2．2 传统Snake模型 | 第27-31页 |
| 2．2．1 原理说明 | 第27-30页 |
| 2．2．2 算法分析及评价 | 第30-31页 |
| 2．3 GVF模型 | 第31-34页 |
| 2．3．1 原理说明 | 第31-33页 |
| 2．3．2 算法分析及评价 | 第33-34页 |
| 2．4 广义梯度矢量流模型 | 第34-36页 |
| 2．4．1 原理说明 | 第34-35页 |
| 2．4．2 算法分析及评价 | 第35-36页 |
| 3 基于改进的 GVF模型的CT图像病灶区域分割 | 第36-49页 |
| 3．1 原理说明 | 第36-38页 |
| 3．1．1 高斯滤波 | 第36-37页 |
| 3．1．2 梯度 | 第37-38页 |
| 3．2 改进方案 | 第38-40页 |
| 3．2．1 内能改进 | 第39页 |
| 3．2．2 外能改进 | 第39-40页 |
| 3．3 算法实现分析及流程 | 第40页 |
| 3．4 实验结果及分析 | 第40-49页 |
| 3．4．1 实验图像的获取 | 第40-41页 |
| 3．4．2 分割结果的分析及评价 | 第41-49页 |
| 4 基于分割结果的 CT图像病灶区域参数提取 | 第49-55页 |
| 4．1 参数表征的目的及意义 | 第49-50页 |
| 4．2 病灶区域形状的定义及分析 | 第50页 |
| 4．3 病灶区域面积的测量 | 第50-52页 |
| 4．4 不同病灶区域之间的距离参数定义及测量 | 第52-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 在校学习期间发表的论文 | 第63页 |
