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血管中心线提取算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 课题背景与意义第11-13页
    1.2 血管中心线提取算法研究现状第13-17页
    1.3 面临的挑战第17-18页
    1.4 本文的研究内容与创新第18-20页
    1.5 本文内容安排第20-21页
第二章 基于Hessian矩阵的血管增强算法分析与改进第21-31页
    2.1 基于Hessian矩阵的血管增强算法第21-25页
        2.1.1 基于Gaussian Hessian的血管增强算法第21-23页
        2.1.2 基于Gabor Hessian的血管增强算法第23-24页
        2.1.3 基于GVF Hessian的血管增强算法第24-25页
    2.2 一种改进的基于多尺度滤波的血管增强算法第25-27页
    2.3 实验结果与分析第27-30页
        2.3.1 实验参数设置第27-29页
        2.3.2 实验结果对比第29-30页
    2.4 小结第30-31页
第三章 基于最小路径的血管中心线提取算法分析与改进第31-47页
    3.1 最小路径技术及其热点问题第31-33页
    3.2 基于反向回溯的最小路径传播算法第33-39页
        3.2.1 MPP-BT算法第33-36页
        3.2.2 MPP-BT算法优势与不足第36-39页
    3.3 MPP-BT算法改进第39-46页
        3.3.1 PMPP-BT算法第39-42页
        3.3.2 实验结果与分析第42-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第四章 基于活动轮廓模型的PMPP-BT算法改进第47-66页
    4.1 PMPP-BT算法的不足与改进思路第47-49页
    4.2 基于活动轮廓模型的PMPP-BT算法改进第49-58页
        4.2.1 形变模型第49页
        4.2.2 能量项第49-55页
        4.2.3 曲线形变过程第55-56页
        4.2.4 分支融合策略第56-58页
    4.3 实验结果与分析第58-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第五章 总结与展望第66-68页
    5.1 全文研究工作总结第66-67页
    5.2 后续工作研究第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-76页
攻读硕士学位期间取得的成果第76页

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