| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1．1 医学图像分割问题 | 第9-10页 |
| 1．2 医学图像分割面临的困难 | 第10-11页 |
| 1．3 医学图像分割方法分类 | 第11-13页 |
| 1．4 医学图像分割的评估准则 | 第13-14页 |
| 1．5 本文的研究内容及组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 水平集图像分割方法 | 第15-25页 |
| 2．1 概述 | 第15页 |
| 2．2 水平集方法基本原理 | 第15-19页 |
| 2．2．1 曲线演化和偏微分方程 | 第16页 |
| 2．2．2 水平集方法 | 第16-19页 |
| 2．3 水平集函数演化的快速算法 | 第19-22页 |
| 2．3．1 快速匹配法 | 第19-21页 |
| 2．3．2 窄带法 | 第21-22页 |
| 2．4 水平集方法分类 | 第22-25页 |
| 2．4．1 非正则化水平集 | 第23页 |
| 2．4．2 正则化水平集 | 第23-25页 |
| 第三章 基于贝叶斯分类的水平集图像分割方法 | 第25-33页 |
| 3．1 边界泄漏问题 | 第25-26页 |
| 3．2 贝叶斯分类模型 | 第26-27页 |
| 3．3 基于贝叶斯分类模型的水平集函数 | 第27-28页 |
| 3．4 近似数值解法 | 第28-30页 |
| 3．5 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 3．6 结论 | 第32-33页 |
| 第四章 基于Hermite微分算子的水平集图像分割方法 | 第33-43页 |
| 4．1 水平集数值计算中的有限差分方法 | 第33-35页 |
| 4．1．1 有限差分法 | 第33-34页 |
| 4．1．2 截断误差 | 第34-35页 |
| 4．2 Hermite微分算子 | 第35-38页 |
| 4．2．1 Hermite微分算子 | 第36-37页 |
| 4．2．2 截断误差 | 第37-38页 |
| 4．3 基于Hermite微分算子的水平集函数数值解法 | 第38-39页 |
| 4．4 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 4．5 结论 | 第41-43页 |
| 第五章 基于M-S图像分割模型的C-V方法 | 第43-50页 |
| 5．1 前言 | 第43-44页 |
| 5．2 Mumford-Shah模型 | 第44-45页 |
| 5．3 求解M-S图像分割模型的C-V方法 | 第45-46页 |
| 5．4 函数的数值求解 | 第46-47页 |
| 5．5 C-V方法的优点和存在的缺陷 | 第47-50页 |
| 第六章 总结和展望 | 第50-51页 |
| 6．1 论文工作总结 | 第50页 |
| 6．2 今后的工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间完成或发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |