| 论文创新点 | 第5-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-34页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第14-21页 |
| 1.1.1 HIFU手术的技术背景 | 第15-19页 |
| 1.1.2 HIFU手术的图像引导系统 | 第19-21页 |
| 1.2 HIFU超声医学图像降噪方法的研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.1 基于空间域的图像滤波算法 | 第21-23页 |
| 1.2.2 基于变换域的图像滤波算法 | 第23-24页 |
| 1.2.3 基于扩散理论的图像滤波算法 | 第24-25页 |
| 1.3 HIFU超声医学图像的分割方法研究现状 | 第25-32页 |
| 1.3.1 传统图像分割类算法 | 第25-28页 |
| 1.3.2 基于活动轮廓模型的超声图像分割方法 | 第28-29页 |
| 1.3.3 水平集技术 | 第29-32页 |
| 1.4 本文的主要研究内容与章节结构安排 | 第32-34页 |
| 第二章 HIFU超声医学图像降噪与边缘轮廓提取方法基础 | 第34-46页 |
| 2.1 引言 | 第34页 |
| 2.2 HIFU超声医学图像斑点噪声模型 | 第34-36页 |
| 2.3 HIFU超声医学图像的滤波评估方法 | 第36-38页 |
| 2.4 水平集方法的理论背景 | 第38-44页 |
| 2.4.1 曲线演化理论 | 第38-40页 |
| 2.4.2 水平集理论 | 第40-42页 |
| 2.4.3 数值计算方法 | 第42-44页 |
| 2.5 HIFU超声图像分割算法性能评估方法 | 第44-45页 |
| 2.6 小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于改进的各向异性扩散的HIFU超声图像的降噪方法 | 第46-74页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 PM各向异性扩散滤波模型 | 第46-50页 |
| 3.2.1 PM扩散模型 | 第46-48页 |
| 3.2.2 PM扩散模型的进一步分析 | 第48-50页 |
| 3.3 SRAD各向异性扩散滤波模型 | 第50-56页 |
| 3.3.1 SRAD扩散滤波模型 | 第50-53页 |
| 3.3.2 SRAD扩散模型的进一步分析 | 第53-56页 |
| 3.4 改进SRAD各向异性扩散滤波模型 | 第56-66页 |
| 3.4.1 改进SRAD滤波模型 | 第56-62页 |
| 3.4.2 滤波迭代终止条件 | 第62-65页 |
| 3.4.3 数值计算方法 | 第65-66页 |
| 3.5 滤波实验结果分析 | 第66-72页 |
| 3.5.1 仿真实验结果分析 | 第66-69页 |
| 3.5.2 超声图像实验结果分析 | 第69-72页 |
| 3.6 小结 | 第72-74页 |
| 第四章 基于区域信息水平集方法的HIFU超声图像分割方法 | 第74-92页 |
| 4.1 引言 | 第74页 |
| 4.2 全局区域信息的水平集活动轮廓模型 | 第74-79页 |
| 4.2.1 Chan-Vese模型基本原理 | 第74-77页 |
| 4.2.2 图像分割分析 | 第77-79页 |
| 4.3 局部区域信息的水平集活动轮廓模型 | 第79-83页 |
| 4.3.1 LBF模型 | 第79-81页 |
| 4.3.2 图像分割分析 | 第81-83页 |
| 4.4 基于全局和局部信息结合的水平集活动轮廓模型 | 第83-86页 |
| 4.5 超声图像分割实验结果分析 | 第86-91页 |
| 4.5.1 参数选择 | 第86-87页 |
| 4.5.2 HIFU超声图像分割实验 | 第87-91页 |
| 4.6 小结 | 第91-92页 |
| 第五章 基于边缘信息水平集方法的HIFU超声图像分割方法 | 第92-125页 |
| 5.1 引言 | 第92-93页 |
| 5.2 几何活动轮廓模型 | 第93-96页 |
| 5.2.1 几何活动轮廓模型原理 | 第93-94页 |
| 5.2.2 图像分割分析 | 第94-96页 |
| 5.3 测地活动轮廓模型 | 第96-100页 |
| 5.3.1 GAC模型基本原理 | 第96-97页 |
| 5.3.2 图像分割分析 | 第97-100页 |
| 5.4 距离正则的水平集演化模型 | 第100-102页 |
| 5.5 伪边缘抑制的改进的距离正则项水平集演化模型 | 第102-108页 |
| 5.5.1 模型构造 | 第102-104页 |
| 5.5.2 图像分割分析 | 第104-108页 |
| 5.6 基于多尺度滤波的改进水平集活动轮廓模型 | 第108-115页 |
| 5.6.1 改进的气球力因子 | 第109-111页 |
| 5.6.2 多尺度滤波方法 | 第111-115页 |
| 5.7 超声图像分割结果分析 | 第115-124页 |
| 5.8 小结 | 第124-125页 |
| 第六章 总结与展望 | 第125-128页 |
| 6.1 本文总结 | 第125-127页 |
| 6.2 展望 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及参与的项目 | 第139-141页 |
| 致谢 | 第141页 |
