| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究意义与目的 | 第10-11页 |
| 1.3 医学图像配准简介 | 第11-14页 |
| 1.3.1 医学图像配准概念 | 第11-12页 |
| 1.3.2 医学图像配准过程 | 第12-14页 |
| 1.4 医学图像配准发展研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4.1 医学图像配准现状 | 第14-15页 |
| 1.4.2 医学图像配准方法 | 第15-16页 |
| 1.4.3 当前存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.5 论文主要工作及章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于POWELL和粒子群算法的医学图像配准 | 第19-34页 |
| 2.1 基于互信息的医学图像配准 | 第19-24页 |
| 2.1.1 互信息相关理论 | 第19-21页 |
| 2.1.2 配准原理 | 第21-22页 |
| 2.1.3 配准流程 | 第22页 |
| 2.1.4 配准关键点 | 第22-24页 |
| 2.2 基于POWELL和粒子群算法的医学图像配准 | 第24-28页 |
| 2.2.1 POWELL算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 粒子群算法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 基于POWELL和粒子群算法的医学图像配准算法 | 第27-28页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第28-33页 |
| 2.3.1 配准的质量评价标准 | 第28-29页 |
| 2.3.2 实验数据 | 第29-30页 |
| 2.3.3 实验结果及分析 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于Demons算法的医学图像配准 | 第34-51页 |
| 3.1 Demons算法物理模型 | 第34页 |
| 3.2 Demons算法原理 | 第34-43页 |
| 3.2.1 光流模型相关概念 | 第35-39页 |
| 3.2.2 Demons算法原理 | 第39-43页 |
| 3.3 基于B样条的Demons配准 | 第43-47页 |
| 3.3.1 基于B样条函数的配准 | 第43-46页 |
| 3.3.2 基于B样条的Demons配准 | 第46-47页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第47-48页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于联合结构信息和局部熵的Demons算法及改进 | 第51-65页 |
| 4.1 基于联合结构信息和局部熵的融合图像描述 | 第51-56页 |
| 4.1.1 基于结构张量的结构信息描述 | 第52-54页 |
| 4.1.2 基于局部熵的图像描述 | 第54-55页 |
| 4.1.3 融合图像的统一描述 | 第55-56页 |
| 4.2 基于联合结构信息和局部熵的Demons算法的实现 | 第56-61页 |
| 4.2.1 多分辨率策略 | 第56-57页 |
| 4.2.2 双向配准策略 | 第57页 |
| 4.2.3 使用多层次B样条进行正则化 | 第57-60页 |
| 4.2.4 算法的实现步骤 | 第60-61页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第61-64页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第61-62页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-68页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
