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基于统计形状模型的肝脏自动分割算法的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 引言第10-16页
    1.1 课题的背景和意义第10-11页
    1.2 CT图像简介第11-12页
    1.3 CT图像肝脏自动分割难点第12-14页
    1.4 章节安排第14-16页
第二章 国内外研究现状第16-23页
    2.1 基于区域增长的肝脏分割第16-17页
    2.2 基于轮廓的肝脏分割第17-18页
    2.3 基于图理论的肝脏分割第18-19页
    2.4 基于先验模型的肝脏分割第19-22页
        2.4.1 图谱配准技术第19-20页
        2.4.2 基于概率图谱的分割方法第20-21页
        2.4.3 基于形变模型的分割方法第21页
        2.4.4 基于统计模型的分割方法第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 先验模型的设计与实现第23-36页
    3.1 统计形状建模技术第23-27页
        3.1.1 形状的提取与表示第23-24页
        3.1.2 特征点匹配第24-27页
    3.2 统计形状模型的设计第27-31页
        3.2.1 原始图像姿态校准第27-29页
        3.2.2 改进的网格特征点对齐第29-31页
    3.3 统计形状模型的实现第31-33页
    3.4 局部外观模型的实现第33-35页
        3.4.1 基于边缘的特征第33-34页
        3.4.2 基于聚类的特征第34-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第四章 分割搜索算法第36-48页
    4.1 形状模型定位技术第37-38页
    4.2 形状硬约束搜索第38-40页
        4.2.1 主动形状模型搜索第38页
        4.2.2 主动外观模型搜索第38-39页
        4.2.3 形状软约束算法第39-40页
    4.3 ADABOOST初始定位第40-42页
    4.4 SSM模型拟合第42-44页
    4.5 网格自由形变第44-45页
    4.6 分割策略验证第45-47页
    4.7 本章小结第47-48页
第五章 实验与结果第48-56页
    5.1 评价标准第48-50页
        5.1.1 相似性度量第48-49页
        5.1.2 距离度量第49-50页
    5.2 金标准的获取第50-51页
    5.3 珠江医院大数据集第51-55页
    5.4 本章小结第55-56页
总结与展望第56-58页
参考文献第58-64页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第64-65页
致谢第65页

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