基于活动轮廓模型的医学图像分割方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图像分割方法分类 | 第10-12页 |
| 1.2.2 参数活动轮廓模型(PACM) | 第12-13页 |
| 1.2.3 几何活动轮廓模型(GACM) | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论与技术基础 | 第17-29页 |
| 2.1 变分法和梯度下降流 | 第17-19页 |
| 2.2 曲线演化理论 | 第19页 |
| 2.3 水平集方法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 演化曲线的水平集隐含表达式 | 第20页 |
| 2.3.3 曲线在水平集上的演化 | 第20-21页 |
| 2.3.4 符号距离函数与水平集函数的初始化 | 第21-23页 |
| 2.3.5 水平集的数值实现 | 第23页 |
| 2.4 变分水平集方法 | 第23-24页 |
| 2.5 几种主要的活动轮廓模型 | 第24-28页 |
| 2.5.1 PC模型 | 第24-25页 |
| 2.5.2 LBF模型 | 第25-27页 |
| 2.5.3 LIF模型 | 第27-28页 |
| 2.5.4 有待解决的关键问题 | 第28页 |
| 2.6 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于边缘信息的全局-局部拟合活动轮廓模型 | 第29-43页 |
| 3.1 模型框架 | 第29-31页 |
| 3.2 构建能量函数 | 第31-36页 |
| 3.2.1 局部能量函数定义 | 第31-32页 |
| 3.3.2 全局-局部信息的融合 | 第32-33页 |
| 3.3.3 边缘引导函数的提出和引入 | 第33-35页 |
| 3.3.4 最终能量函数表达式 | 第35-36页 |
| 3.4 最小化能量函数 | 第36-40页 |
| 3.4.1 变分水平集公式 | 第36页 |
| 3.4.2 偏差校正 | 第36-39页 |
| 3.4.3 梯度下降流 | 第39页 |
| 3.4.4 最小化数值方案 | 第39-40页 |
| 3.5 算法描述 | 第40-41页 |
| 3.6 小结 | 第41-43页 |
| 第4章 实验仿真 | 第43-57页 |
| 4.1 实验目的 | 第43页 |
| 4.2 仿真实验平台 | 第43-44页 |
| 4.3 实验参数 | 第44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-55页 |
| 实验1.验证模型的通用性和有效性 | 第44-47页 |
| 实验2.验证模型对医学图像分割的有效性 | 第47-50页 |
| 实验3.模型抗噪性验证及精度对比 | 第50-53页 |
| 实验4.验证模型对初始位置的敏感性 | 第53-54页 |
| 实验5.演化速率验证 | 第54-55页 |
| 4.5 小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第65页 |
