| 摘要 | 第5-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 目录 | 第12-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 引言 | 第15-17页 |
| 1.2 磁共振成像技术原理 | 第17-21页 |
| 1.2.1 饱和恢复序列(SR) | 第19页 |
| 1.2.2 自旋回波序列(SE) | 第19-20页 |
| 1.2.3 反转恢复序列(IR) | 第20-21页 |
| 1.3 研究现状 | 第21-25页 |
| 1.3.1 图像分割 | 第21-22页 |
| 1.3.2 脑部医学影像分割 | 第22-23页 |
| 1.3.3 国外研究现状 | 第23-24页 |
| 1.3.4 国内研究现状 | 第24-25页 |
| 1.4 研究背景和意义 | 第25-26页 |
| 1.4.1 课题背景 | 第25页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第25-26页 |
| 1.5 本文结构和章节安排 | 第26-28页 |
| 第2章 脑组织分割技术概述 | 第28-54页 |
| 2.1 磁共振脑影像的主要特点 | 第28-32页 |
| 2.2 脑组织分割方法 | 第32-50页 |
| 2.2.1 阂值法 | 第32-34页 |
| 2.2.2 基于区域的方法 | 第34-37页 |
| 2.2.3 统计法 | 第37-38页 |
| 2.2.4 聚类法 | 第38-40页 |
| 2.2.5 图论法 | 第40-42页 |
| 2.2.6 基于水平集的方法 | 第42-48页 |
| 2.2.7 基于神经网络的方法 | 第48-50页 |
| 2.2.8 其它方法 | 第50页 |
| 2.3 病理脑组织分割方法 | 第50-52页 |
| 2.4 分割算法的评估 | 第52-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 磁共振脑影像同步去噪增强算法 | 第54-72页 |
| 3.1 基础算法简介 | 第55-58页 |
| 3.1.1 PM去噪模型 | 第55-56页 |
| 3.1.2 HE的微分模型 | 第56-58页 |
| 3.2 基于PM-AHE的同步去噪增强模型 | 第58-65页 |
| 3.2.1 AHE的微分模型 | 第58-59页 |
| 3.2.2 结合PM及AHE的微分去噪增强模型 | 第59-61页 |
| 3.2.3 PM-AHE模型的求解 | 第61-63页 |
| 3.2.4 PM-AHE模型的扩展 | 第63-65页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第65-71页 |
| 3.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 基于MR脑影像的脑组织分割算法 | 第72-100页 |
| 4.1 基于改进CV模型的脑组织提取算法 | 第72-93页 |
| 4.1.1 经典CV模型求解算法及存在的问题 | 第73-74页 |
| 4.1.2 改进CV模型的求解算法 | 第74-79页 |
| 4.1.3 颅底影像的脑组织提取 | 第79-83页 |
| 4.1.4 带标记的区域增长算法 | 第83-84页 |
| 4.1.5 结合改进CV模型的背景覆盖算法 | 第84-85页 |
| 4.1.6 实验结果与分析 | 第85-93页 |
| 4.2 基于改进MCV模型的脑组织提取算法 | 第93-99页 |
| 4.2.1 经算法型简介 | 第94页 |
| 4.2.2 算法的改进 | 第94-97页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第97-99页 |
| 4.3 本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 基于MR脑影像的脑肿瘤分割算法 | 第100-119页 |
| 5.1 一种交互式肿瘤分割算法 | 第101-109页 |
| 5.1.1 经典算法简介 | 第101-104页 |
| 5.1.2 改进的交互式分割算法 | 第104-107页 |
| 5.1.3 实验结果与分析 | 第107-109页 |
| 5.2 基于树形聚类匹配的脑肿瘤自动分割算法 | 第109-118页 |
| 5.2.1 树形索引结构匹配定位肿瘤位置 | 第109-111页 |
| 5.2.2 脑肿瘤的精确分割 | 第111-113页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第113-118页 |
| 5.3 本章小结 | 第118-119页 |
| 第6章 MR脑影像分割在UniMed系统中的实现与应用 | 第119-132页 |
| 6.1 UniMed系统简介 | 第119-122页 |
| 6.2 脑组织分割插件在UniMed系统中的设计 | 第122-127页 |
| 6.3 脑组织分割在UniMed系统中的应用 | 第127-131页 |
| 6.4 本章小结 | 第131-132页 |
| 第7章 结论与展望 | 第132-134页 |
| 7.1 本文的主要研究成果 | 第132-133页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第145-146页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研工作 | 第146-147页 |
| 作者简历 | 第147页 |