基于随机森林和非迭代快速拟合方法的胎儿超声头围全自动测量
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目标与方案 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的内容组织 | 第16-18页 |
| 第2章 胎儿头围ROI的自动检测 | 第18-26页 |
| 2.1 随机森林分类器的训练 | 第18-23页 |
| 2.1.1 训练样本 | 第18-19页 |
| 2.1.2 Haar-like特征 | 第19-20页 |
| 2.1.3 训练分类器 | 第20-22页 |
| 2.1.4 随机规则和参数设定 | 第22-23页 |
| 2.2 检测头围感兴趣区域 | 第23-25页 |
| 2.2.1 先验知识 | 第23-24页 |
| 2.2.2 头围ROI检测 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 胎儿头围的边缘检测 | 第26-32页 |
| 3.1 相位对称性 | 第26-28页 |
| 3.2 基于相位对称性的头围边缘检测 | 第28-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 胎儿头围椭圆的快速拟合 | 第32-40页 |
| 4.1 基于几何距离的椭圆拟合方法 | 第32-37页 |
| 4.1.1 几何距离的最小化问题 | 第32-35页 |
| 4.1.2 拟合的数学模型 | 第35-36页 |
| 4.1.3 Ell Fit的计算复杂度 | 第36-37页 |
| 4.2 颅骨厚度估计和头围测量 | 第37-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第40-52页 |
| 5.1 实验数据 | 第40页 |
| 5.2 实验方法 | 第40-43页 |
| 5.2.1 头围ROI检测的评价指标 | 第41页 |
| 5.2.2 头围分割结果的评价指标 | 第41-43页 |
| 5.2.3 头围测量结果的评价指标 | 第43页 |
| 5.2.4 算法效率的评价指标 | 第43页 |
| 5.2.5 算法失败率的评价指标 | 第43页 |
| 5.3 实验结果 | 第43-51页 |
| 5.3.1 头围ROI检测结果评估 | 第43-45页 |
| 5.3.2 头围分割结果评估 | 第45-48页 |
| 5.3.3 头围测量结果评估 | 第48-49页 |
| 5.3.4 算法效率评估 | 第49-50页 |
| 5.3.5 算法失败率结果评估 | 第50-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文总结 | 第52-53页 |
| 6.2 不足与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 发表文章目录 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
