基于主动轮廓模型的医学图像分割
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1-1 研究背景 | 第8页 |
| 1-2 医学图像分割 | 第8-12页 |
| 1-2-1 常见的图像分割方法 | 第8-10页 |
| 1-2-2 医学图像分割的发展 | 第10-11页 |
| 1-2-3 医学图像分割的特点 | 第11-12页 |
| 1-2-4 医学图像分割的意义 | 第12页 |
| 1-3 基于主动轮廓模型的医学图像分割 | 第12-15页 |
| 1-3-1 主动轮廓模型的发展 | 第12-14页 |
| 1-3-2 主动轮廓模型的基本思想 | 第14-15页 |
| 1-4 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 主动轮廓模型 | 第17-22页 |
| 2-1 主动轮廓模型 | 第17-18页 |
| 2-1-1 内能 | 第17-18页 |
| 2-1-2 外能 | 第18页 |
| 2-2 主动轮廓模型数值实现 | 第18-19页 |
| 2-3 梯度矢量流模型 | 第19-21页 |
| 2-3-1 边界图 | 第20页 |
| 2-3-2 梯度矢量流 | 第20-21页 |
| 2-4 梯度矢量流模型数值实现 | 第21-22页 |
| 第三章 改进的梯度矢量流模型 | 第22-27页 |
| 3-1 对梯度矢量流数据项的改进 | 第22-24页 |
| 3-1-1 梯度矢量流数据项 | 第22-23页 |
| 3-1-2 数值实现 | 第23-24页 |
| 3-2 对梯度矢量流模型平滑项系数的改进 | 第24-25页 |
| 3-3 人工提取凹陷处轮廓线 | 第25-26页 |
| 3-4 小结 | 第26-27页 |
| 第四章 算法分析与实验结果 | 第27-39页 |
| 4-1 主动轮廓模型分析 | 第27-31页 |
| 4-2 梯度矢量流模型及其改进方法分析 | 第31-35页 |
| 4-2-1 GVF Snake模型分析 | 第31-32页 |
| 4-2-2 改进μ方法分析 | 第32-34页 |
| 4-2-3 Sigmoid方法分析 | 第34-35页 |
| 4-3 改进梯度流方法在医学图像分割中的应用 | 第35-37页 |
| 4-4 “零区域”问题 | 第37-38页 |
| 4-5 小结 | 第38-39页 |
| 第五章 结论 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
