| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第9-12页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 相关技术及理论 | 第14-19页 |
| 2.1 脊椎结构 | 第14-15页 |
| 2.2 MR图像介绍 | 第15-16页 |
| 2.3 数据预处理 | 第16-17页 |
| 2.4 基于机器学习的目标检测 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 脊椎的初步定位 | 第19-24页 |
| 3.1 脊髓的分割 | 第19-21页 |
| 3.2 脊髓曲线的拟合 | 第21-22页 |
| 3.3 脊髓分割的结果与分析 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 椎间盘的特征提取和分类器训练 | 第24-36页 |
| 4.1 椎间盘训练数据集的提取 | 第24-26页 |
| 4.2 椎间盘的特征提取 | 第26-30页 |
| 4.3 基于AdaBoost算法的椎间盘分类器的训练 | 第30-34页 |
| 4.4 分类器训练结果分析 | 第34-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 椎间盘检测以及椎体定位 | 第36-47页 |
| 5.1 椎间盘的检测 | 第36-39页 |
| 5.2 脊椎标记 | 第39-42页 |
| 5.3 椎体标记的结果与分析 | 第42-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 6 总结与展望 | 第47-48页 |
| 6.1 全文总结 | 第47页 |
| 6.2 课题展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |