| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 本课题的意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外发展状况 | 第12-14页 |
| 1.4 医学图像配准存在的问题 | 第14页 |
| 1.5 本论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 医学图像配准技术 | 第16-27页 |
| 2.1 医学图像配准的定义 | 第16-17页 |
| 2.2 医学图像配准的过程 | 第17-19页 |
| 2.3 医学图像配准技术的分类 | 第19-23页 |
| 2.4 图像配准中的几个主要问题 | 第23-27页 |
| 第3章 CT和 MRI图像基于3D轮廓表面的医学图像配准 | 第27-43页 |
| 3.1 经典基于轮廓的配准方法 | 第27-28页 |
| 3.2 DICOM3.0标准 | 第28-32页 |
| 3.3 采用的医学图像数据 | 第32-34页 |
| 3.4 轮廓表面的提取 | 第34-38页 |
| 3.5 三维表面重建 | 第38-40页 |
| 3.6 基于轮廓表面的配准算法 | 第40-43页 |
| 第4章 医学图像融合 | 第43-49页 |
| 4.1 融合的概念 | 第43页 |
| 4.2 融合方法 | 第43-45页 |
| 4.3 医学图像融合的关键问题 | 第45-46页 |
| 4.4 加权平均融合方法 | 第46-49页 |
| 第5章 结果与结论 | 第49-57页 |
| 5.1 配准结果 | 第49-51页 |
| 5.2 融合结果 | 第51-55页 |
| 5.3 与其他配准方法对比 | 第55-56页 |
| 5.4 结论 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 第7章 附录 | 第59-71页 |
| 7.1 Dicom格式图像读取的Visual C++6.0程序 | 第59-62页 |
| 7.2 提取轮廓表面的程序 | 第62-64页 |
| 7.3 图像轮廓三维重建的程序 | 第64-66页 |
| 7.4 图像配准的程序 | 第66-68页 |
| 7.5 图像融合的程序 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 硕士期间参加项目及发表的论文 | 第77-78页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第78页 |