| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 胰腺癌的影像学基础及影像学表现 | 第14-16页 |
| 1.2.1 磁共振技术成像原理 | 第15页 |
| 1.2.2 胰腺癌的影像学表现 | 第15-16页 |
| 1.3 医学图像分割的研究进展 | 第16-18页 |
| 1.4 论文的主要工作和内容安排 | 第18-21页 |
| 第二章 核磁共振图像分割方法的相关研究 | 第21-27页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 传统分割方法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 基于阈值的分割 | 第21-22页 |
| 2.2.2 边缘检测的分割 | 第22页 |
| 2.2.3 区域增长法 | 第22页 |
| 2.2.4 分裂合并 | 第22-23页 |
| 2.3 基于统计的方法 | 第23-24页 |
| 2.3.1 分类算法 | 第23页 |
| 2.3.2 聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 马尔科夫随机场 | 第24页 |
| 2.4 基于模型的方法 | 第24-25页 |
| 2.4.1 人工神经网络 | 第24页 |
| 2.4.2 活动轮廓模型 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 流形聚类约束下字典学习的MRI中胰腺分割 | 第27-49页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 稀疏表示与字典学习 | 第28-30页 |
| 3.2.1 稀疏表示 | 第28-29页 |
| 3.2.2 字典学习 | 第29-30页 |
| 3.3 流形聚类 | 第30页 |
| 3.4 流形聚类约束下字典学习的MRI中胰腺分割方法 | 第30-38页 |
| 3.4.1 人工勾画感兴趣区域 | 第31页 |
| 3.4.2 特征提取 | 第31-35页 |
| 3.4.3 字典学习 | 第35-37页 |
| 3.4.4 胰腺重建与字典更新 | 第37页 |
| 3.4.5 流形聚类约束 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第38-47页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第38-39页 |
| 3.5.2 对比算法 | 第39-40页 |
| 3.5.3 评价指标 | 第40-41页 |
| 3.5.4 实验结果和分析 | 第41-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于三维灰度梯度特征聚类的MRI胰腺 3D分割 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 三维数学形态学 | 第49-51页 |
| 4.3 基于三维灰度梯度特征聚类的MRI胰腺 3D分割方法 | 第51-56页 |
| 4.3.1 构造体数据 | 第52-53页 |
| 4.3.2 特征提取 | 第53页 |
| 4.3.3 聚类分析 | 第53-54页 |
| 4.3.4 三维数学形态学去黏连 | 第54-56页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第56-60页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第56-57页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小节 | 第60-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 1.基本情况 | 第71页 |
| 2.教育背景 | 第71页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71-72页 |
