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医学CT图像分割方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-31页
    1.1 课题背景及研究的意义第14-15页
    1.2 CT图像相关知识第15-16页
        1.2.1 CT图像与CT值第15-16页
        1.2.2 CT切面第16页
    1.3 CT图像分割方法的研究特点第16-18页
    1.4 CT图像分割方法的研究现状第18-27页
        1.4.1 CT图像分割方法概述第18-19页
        1.4.2 骨CT图像分割方法研究现状第19-22页
        1.4.3 肺部CT图像分割方法研究现状第22-24页
        1.4.4 肝脏CT图像分割方法研究现状第24-27页
    1.5 CT图像分割结果评价第27-29页
    1.6 本文的主要研究内容第29-31页
第2章 医学CT图像的数据获取及预处理第31-44页
    2.1 引言第31页
    2.2 CT图像数据获取第31-32页
    2.3 各部位数据分割难点第32-34页
    2.4 CT图像预处理第34-43页
        2.4.1 髋关节CT图像预处理第34-39页
        2.4.2 肺部CT图像预处理第39-40页
        2.4.3 肝脏CT图像预处理第40-43页
    2.5 本章小结第43-44页
第3章 基于自适应分类和法线方向校正的髋关节CT图像分割第44-70页
    3.1 引言第44页
    3.2 图像初始分割第44-48页
        3.2.1 基于直方图的阈值化第45-46页
        3.2.2 二值图像形态学操作第46-48页
    3.3 基于贝叶斯决策准则的迭代重新分类第48-57页
        3.3.1 贝叶斯决策理论概述第48-49页
        3.3.2 迭代重新分类算法实现第49-57页
    3.4 法线方向校正第57-59页
        3.4.1 骨三角化曲面获取第57-58页
        3.4.2 曲面顶点法线计算第58页
        3.4.3 三角化曲面校正第58-59页
    3.5 实验结果与分析第59-69页
        3.5.1 实验结果的定量评价第62-66页
        3.5.2 临床适用性评估第66-69页
    3.6 本章小结第69-70页
第4章 基于迭代平均和曲率修复的肺部CT图像分割与光滑第70-94页
    4.1 引言第70页
    4.2 胸腔抽取第70-71页
    4.3 肺部辨别第71-77页
        4.3.1 模糊C均值聚类第72-74页
        4.3.2 气体填充区域分割第74页
        4.3.3 气管和主支气管消去第74-75页
        4.3.4 左右肺部分离第75-77页
    4.4 肺部边缘修复第77-85页
        4.4.1 肺部边界轮廓提取第78-80页
        4.4.2 迭代加权平均光滑第80-82页
        4.4.3 自适应曲率阈值修复第82-85页
    4.5 实验结果与分析第85-93页
        4.5.1 参数设置第86页
        4.5.2 实验结果的定量评价第86-90页
        4.5.3 临床适用性评估第90-93页
    4.6 本章小结第93-94页
第5章 基于概率约束形状强度水平集的肝脏CT图像分割第94-116页
    5.1 引言第94页
    5.2 算法描述第94-95页
    5.3 肝脏粗分割第95-98页
        5.3.1 最有可能肝脏区域选取第95-97页
        5.3.2 概率地图构建和分类第97-98页
        5.3.3 非肝脏部分移除第98页
    5.4 肝脏细分割第98-110页
        5.4.1 最大后验概率分割框架第98-99页
        5.4.2 形状强度先验模型第99-103页
        5.4.3 水平集构建与演化第103-110页
    5.5 实验结果与分析第110-115页
        5.5.1 实验结果的定量评价第110-112页
        5.5.2 临床适用性评估第112-115页
    5.6 本章小结第115-116页
结论第116-118页
参考文献第118-129页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第129-131页
致谢第131-132页
个人简历第132页

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