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面向精度的医学图像配准算法研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-12页
   ·课题研究背景和意义第7-8页
   ·医学图像配准研究现状和面临的问题第8-10页
   ·本文内容梗概第10-12页
     ·论文的研究工作第10-11页
     ·论文的组织结构第11-12页
第二章 医学图像配准基础理论第12-27页
   ·医学图像配准的概念和分类第12-13页
   ·医学图像配准的框架第13-17页
     ·特征空间第14页
     ·搜索空间第14页
     ·相似性测度第14-16页
     ·搜索算法第16-17页
   ·图像配准中的变换第17-20页
   ·图像配准中的插值策略第20-25页
   ·医学图像配准的评估第25-27页
第三章 基于互信息和改进PSO 算法的刚性医学图像配准第27-38页
   ·互信息第27-31页
     ·互信息的概念和性质第27-28页
     ·互信息配准的原理第28-30页
     ·互信息的计算第30-31页
     ·最大化互信息配准的流程第31页
   ·优化算法设计第31-35页
     ·PSO 优化算法第32-33页
     ·改进的PSO 优化算法第33-35页
   ·实验结果与分析第35-37页
     ·仿真实验第35-36页
     ·3D 脑数据实验第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于局部互相关系数的一致性弹性配准第38-49页
   ·一致性配准及其代价函数第38-42页
   ·一致性配准代价函数优化第42-43页
   ·多分辨率策略第43-44页
   ·实验结果与分析第44-47页
   ·本章小结第47-49页
第五章 基于区域相似性和B 样条变换的弹性配准第49-59页
   ·基于标记点的医学图像配准步骤第49-53页
     ·标记点的提取第49页
     ·区域相似性对应标记点识别算法第49-52页
     ·双三次B 样条变换第52-53页
   ·实验结果与分析第53-58页
     ·仿真实验第53-56页
     ·二维脑数据实验第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第六章 总结和展望第59-61页
   ·全文总结第59页
   ·未来工作展望第59-61页
参考文献第61-66页
发表论文和科研情况说明第66-67页
致谢第67页

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