基于改进混合蛙跳算法的SPECT-B超甲状腺图像配准
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9页 |
| 1.2 SPECT-B 超图像配准研究的临床意义 | 第9-10页 |
| 1.3 B 超、SPECT 简介 | 第10-12页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第12-13页 |
| 第2章 医学图像的配准 | 第13-29页 |
| 2.1 图像配准定义 | 第13-14页 |
| 2.2 图像配准技术的发展历史 | 第14-15页 |
| 2.3 医学图像配准的分类 | 第15-19页 |
| 2.4 图像配准的技术基础 | 第19-28页 |
| 2.4.1 几种经典的智能种群算法 | 第19-22页 |
| 2.4.2 空间变换 | 第22-25页 |
| 2.4.3 图像灰度插值 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 甲状腺图像的特征提取 | 第29-44页 |
| 3.1 甲状腺图像特点分析 | 第29-31页 |
| 3.1.1 甲状腺的解剖结构 | 第29页 |
| 3.1.2 甲状腺 B 超图像特点 | 第29-30页 |
| 3.1.3 甲状腺 SPECT 图像特点 | 第30-31页 |
| 3.2 甲状腺图像的特征提取 | 第31-43页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第33-38页 |
| 3.2.2 基于区域的分割 | 第38-40页 |
| 3.2.3 阈值分割方法 | 第40-41页 |
| 3.2.4 基于模型的分割 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 改进的混合蛙跳算法 | 第44-52页 |
| 4.1 混合蛙跳算法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 混合蛙跳的基本概念及特点 | 第44页 |
| 4.1.2 混合蛙跳算法的基本原理及过程 | 第44-47页 |
| 4.1.3 混合蛙跳算法的流程图 | 第47页 |
| 4.2 混合蛙跳算法的研究进展 | 第47-48页 |
| 4.3 改进的混合蛙跳算法 | 第48-50页 |
| 4.4 改进的混合蛙跳算法在图像配准中的应用 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 甲状腺的 SPECT-B 超图像配准 | 第52-60页 |
| 5.1 相似度测量 | 第52-53页 |
| 5.2 本文配准问题中参数的选择 | 第53-55页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 5.4 本文配准的流程图 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第65页 |
