| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 常用的医学图像分割算法 | 第11-15页 |
| 1.2.1 医学成像的特点 | 第11-12页 |
| 1.2.2 医学图像分割算法 | 第12-14页 |
| 1.2.3 医学图像分割算法的发展前景 | 第14-15页 |
| 1.3 心脏图像分割算法的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 论文章节安排及组织结构 | 第17-20页 |
| 第2章 模糊C均值聚类及其改进算法 | 第20-40页 |
| 2.1 模糊聚类的理论知识 | 第20-22页 |
| 2.1.1 模糊集合的概念 | 第20-21页 |
| 2.1.2 数据集X的c划分 | 第21页 |
| 2.1.3 聚类目标函数的演化 | 第21-22页 |
| 2.2 模糊C均值聚类算法概述 | 第22-27页 |
| 2.2.1 硬C均值聚类算法 | 第23页 |
| 2.2.2 模糊C均值聚类算法 | 第23-27页 |
| 2.3 基于核函数的模糊C均值聚类算法 | 第27-32页 |
| 2.3.1 核方法及核函数 | 第28-30页 |
| 2.3.2 核模糊C-均值聚类算法 | 第30-32页 |
| 2.4 基于空间邻域信息的核函数改进模糊C-均值聚类算法 | 第32-35页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 面向全心脏的主动轮廓模型算法 | 第40-60页 |
| 3.1 主动轮廓模型理论知识 | 第40-44页 |
| 3.1.1 数学模型 | 第40-41页 |
| 3.1.2 内部能量 | 第41-42页 |
| 3.1.3 外部能量 | 第42页 |
| 3.1.4 概率模型 | 第42-43页 |
| 3.1.5 主动轮廓模型的特点 | 第43-44页 |
| 3.2 能量最小化算法 | 第44-48页 |
| 3.2.1 变分法 | 第44-46页 |
| 3.2.2 动态规划方法 | 第46-47页 |
| 3.2.3 贪婪算法 | 第47-48页 |
| 3.3 CV模型 | 第48-50页 |
| 3.4 基于熵和边缘引导函数的核约束改进CV模型 | 第50-54页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 心脏预测模型研究 | 第60-72页 |
| 4.1 心脏跳动周期的特点 | 第60-62页 |
| 4.2 心脏跳动周期序列图像 | 第62-65页 |
| 4.3 心脏预测模型 | 第65-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79页 |