融合先验知识的医学图像分割
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·分割算法 | 第9-11页 |
| ·发展现状分析 | 第9-10页 |
| ·引入知识的重要性 | 第10-11页 |
| ·常用成像技术 | 第11-13页 |
| ·CT成像 | 第12页 |
| ·MRI成像 | 第12-13页 |
| ·发展趋势 | 第13页 |
| ·医学分割方法现状 | 第13-18页 |
| ·医学图像特点 | 第13页 |
| ·常用医学分割方法 | 第13-15页 |
| ·可形变模型举例 | 第15-16页 |
| ·交互式算法 | 第16-17页 |
| ·分割评价方法 | 第17-18页 |
| ·本文结构及创新 | 第18-19页 |
| 第2章 心脏和颈动脉图像特点分析 | 第19-29页 |
| ·心脏图像数据 | 第19-23页 |
| ·研究意义 | 第19-20页 |
| ·研究内容及难点 | 第20-22页 |
| ·常用算法 | 第22-23页 |
| ·颈动脉图像数据 | 第23-28页 |
| ·研究意义 | 第23-25页 |
| ·成像和图像特点 | 第25-27页 |
| ·发展现状 | 第27-28页 |
| ·本章总结 | 第28-29页 |
| 第3章 主动形体模型及改进 | 第29-45页 |
| ·ASMs原理概述 | 第29-33页 |
| ·基本思想 | 第29-30页 |
| ·实际应用 | 第30-31页 |
| ·研究主题 | 第31-33页 |
| ·拟改进方向 | 第33-37页 |
| ·主要切入点 | 第33-34页 |
| ·DAISY与心脏图像 | 第34-37页 |
| ·结合特征描述子的ASMs改进 | 第37-44页 |
| ·应用特征模型 | 第37-40页 |
| ·增加预标记过程 | 第40-43页 |
| ·自动初始化 | 第43-44页 |
| ·本章总结 | 第44-45页 |
| 第4章 结合先验知识的轮廓模型 | 第45-60页 |
| ·基于水平集的主动轮廓模型 | 第45-51页 |
| ·测地线轮廓模型 | 第46-47页 |
| ·梯度向量流模型 | 第47页 |
| ·CV和RSF模型 | 第47-49页 |
| ·结合形体先验的轮廓模型 | 第49-51页 |
| ·融入先验的颈动脉分割方法 | 第51-57页 |
| ·颈动脉图像预处理 | 第51-52页 |
| ·管腔分割及效果评估 | 第52-54页 |
| ·两种外轮廓分割方法 | 第54-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·几类算法结果 | 第57-58页 |
| ·算法评价 | 第58-59页 |
| ·本章总结 | 第59-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 附录 | 第70-83页 |
| A ASMs的建模和拟合过程 | 第70-76页 |
| A1 点分布模型 | 第70-73页 |
| A2 建立灰度模型 | 第73-74页 |
| A3 搜索拟合 | 第74-76页 |
| A4 参数更新 | 第76页 |
| B 水平集方法介绍 | 第76-79页 |
| B1 基本概念 | 第76-77页 |
| B2 数值解法 | 第77-78页 |
| B3 重复初始化问题 | 第78页 |
| B4 变分水平集 | 第78-79页 |
| C 颈动脉管腔提取的程序截图 | 第79-83页 |
| C1 整体界面 | 第79页 |
| C2 主要功能 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第84页 |
