| 内容提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·图像分割技术 | 第13-15页 |
| ·活动轮廓模型 | 第15-17页 |
| ·CT 缺血性中风检测 | 第17-19页 |
| ·图像分割质量评价 | 第19-21页 |
| ·主要工作 | 第21-26页 |
| ·文章结构 | 第21-23页 |
| ·本文的创新点 | 第23-26页 |
| 第二章 基于 Wasserstein 距离的局部能量分割模型 | 第26-38页 |
| ·Wasserstein 距离 | 第26-27页 |
| ·基于 Wasserstein 距离的领域直方图分割模型 | 第27-28页 |
| ·基于 Wassertein 距离的局部能量分割模型 | 第28-31页 |
| ·局部能量模型 | 第28-29页 |
| ·变分水平集公式 | 第29-30页 |
| ·能量最小化 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-37页 |
| ·分割准确率定义 | 第31-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于自适应增强边缘能量的活动轮廓模型 | 第38-64页 |
| ·区域尺度拟合（RSF）模型 | 第38-40页 |
| ·自适应自强边缘能量的活动轮廓模型 | 第40-46页 |
| ·特征和空间混合核函数 | 第40-42页 |
| ·能量函数 | 第42-43页 |
| ·水平集函数和梯度下降流 | 第43-45页 |
| ·模型实现 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-56页 |
| ·分割表现 | 第47-49页 |
| ·与 RSF 模型和 GCS 模型的主观比较 | 第49-51页 |
| ·与 RSF 模型和 GCS 模型的性能评价和比较 | 第51-56页 |
| ·CT 脑图像分割中的应用 | 第56-61页 |
| ·讨论 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 CT 图像缺血性脑中风检测算法 | 第64-94页 |
| ·CT 脑图像的预处理 | 第65-74页 |
| ·脑区域的分割 | 第65-68页 |
| ·脑图像位置校正 | 第68-74页 |
| ·脑室和脑积液的分割 | 第74-90页 |
| ·脑室区域分割 | 第75-86页 |
| ·脑积液的分割 | 第86-90页 |
| ·中风区域检测 | 第90-91页 |
| ·本章小结 | 第91-94页 |
| 第五章 基于图像理解视角的分割全局评价 | 第94-106页 |
| ·测度推理 | 第94-97页 |
| ·图像理解意义上的像素权重 | 第94-97页 |
| ·全局属性的失真惩罚项 | 第97页 |
| ·分割质量评价测度公式 | 第97-99页 |
| ·理解误差 | 第97-98页 |
| ·失真惩罚项 | 第98-99页 |
| ·分割质量全局评价公式 | 第99页 |
| ·实验结果与分析 | 第99-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 总结与展望 | 第106-110页 |
| ·全文总结 | 第106-108页 |
| ·工作展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 攻读博士期间发表论文 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
