| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-13页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展态势 | 第13-18页 |
| 1.2.1 MRI和MRSI图像研究和发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 NMF算法研究和发展现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 数据融合研究与发展现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 本文的主要结构及安排 | 第16-18页 |
| 第二章 非负矩阵分解算法 | 第18-27页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 非负矩阵分解的数学模型 | 第18-20页 |
| 2.3 常见非负矩阵分解算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 乘性更新算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 交替最小二乘法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 分层交替最小二乘法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于MRSI的NMF分解模型 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 多模态医学数据融合原理 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 数据融合系统的分类 | 第27-28页 |
| 3.3 脑肿瘤检测中常用的数据融合方法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 空间域融合法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 变换域融合法 | 第30-33页 |
| 3.4 MRSI数据与MRI数据融合模型 | 第33-34页 |
| 3.5 融合质量评价标准 | 第34-39页 |
| 3.5.1 主观评价 | 第34页 |
| 3.5.2 客观评价 | 第34-38页 |
| 3.5.3 评价标准选取标准 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于矩阵分解的多模态数据小波分解融合方法 | 第40-52页 |
| 4.1 小波分析发展历程 | 第40-41页 |
| 4.2 小波变换基本原理 | 第41-45页 |
| 4.2.1 连续小波变换 | 第41-43页 |
| 4.2.2 离散小波变换 | 第43-44页 |
| 4.2.3 Mallat算法 | 第44-45页 |
| 4.3 融合方法 | 第45-50页 |
| 4.3.1 融合规则 | 第47-50页 |
| 4.4 基于矩阵分解的小波分解融合方法 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于矩阵分解的MRSI和MRI数据融合方法实现 | 第52-66页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 活体实验病例选取 | 第52-53页 |
| 5.3 融合前实验数据预处理 | 第53-56页 |
| 5.3.1 MRSI数据和MRI数据尺度统一方法 | 第53-55页 |
| 5.3.2 Toet融合方法加权系数设置 | 第55-56页 |
| 5.3.3 迭代融合终止条件设定 | 第56页 |
| 5.4 融合结果与评价 | 第56-65页 |
| 5.5 实验总结 | 第65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |