| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 医学影像研究背景 | 第10页 |
| 1.2 医学影像技术发展历史 | 第10-13页 |
| 1.3 主要工作和组织结构 | 第13-16页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 医学影像处理关键技术 | 第16-28页 |
| 2.1 图像分割技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 基于阈值的图像分割技术 | 第17页 |
| 2.1.2 基于区域的图像分割技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于边缘的图像分割技术 | 第18-19页 |
| 2.2 主动轮廓模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 主动轮廓模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 主动轮廓模型改进方法 | 第21-23页 |
| 2.3 图像增强与形态学操作 | 第23-27页 |
| 2.3.1 图像增强方法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 图像的形态学操作 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 CTA头部影像分层 | 第28-42页 |
| 3.1 医学影像预处理 | 第28-34页 |
| 3.1.1 躯干提取算法 | 第29-32页 |
| 3.1.2 灰度直方图处理 | 第32-34页 |
| 3.2 特征区域骨骼统计头部分层算法 | 第34-37页 |
| 3.3 算法实验与结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 CTA头部骨骼组织提取 | 第42-64页 |
| 4.1 CTA头部骨骼提取意义及应用背景 | 第42-43页 |
| 4.2 血管组织和骨骼组织的判别 | 第43-47页 |
| 4.2.1 区域圆形度判定 | 第43-44页 |
| 4.2.2 区域灰度均值和均方差判定 | 第44-47页 |
| 4.3 基于改进的Snake模型骨骼提取算法 | 第47-59页 |
| 4.3.1 基于改进的三维区域生长的骨骼区域外轮廓提取 | 第48-54页 |
| 4.3.2 改进的主动轮廓模型算法 | 第54-59页 |
| 4.4 算法实验与结果分析 | 第59-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-64页 |
| 第5章 下颔骨提取 | 第64-80页 |
| 5.1 下颌骨提取意义及应用背景 | 第64页 |
| 5.2 下颌骨种子点选取 | 第64-67页 |
| 5.3 关节软骨结构检测 | 第67-71页 |
| 5.4 下颌骨分离提取算法 | 第71-75页 |
| 5.4.1 阻断式三维区域生长 | 第72-74页 |
| 5.4.2 骨骼组织提取影像后处理 | 第74-75页 |
| 5.5 算法实验与结果分析 | 第75-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86页 |