| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第10-12页 |
| ·相关领域的研究现状 | 第12-15页 |
| ·细胞自动机与图像分割 | 第12-13页 |
| ·马尔可夫随机场与图像分割 | 第13-14页 |
| ·肾脏分割算法的研究 | 第14-15页 |
| ·本文主要内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 医学图像分割的基本理论与方法 | 第17-33页 |
| ·经典的分割方法 | 第18-20页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第18页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第18-20页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第20页 |
| ·结合新理论新方法的图像分割算法 | 第20-24页 |
| ·基于数学形态学、形变模型的分割方法 | 第21页 |
| ·基于模糊集的图像分割算法 | 第21-22页 |
| ·基于神经网络的分割方法 | 第22页 |
| ·基于支持向量机的分割方法 | 第22-23页 |
| ·基于聚类的图像分割算法 | 第23-24页 |
| ·细胞自动机理论基础 | 第24-27页 |
| ·细胞自动机模型 | 第24-26页 |
| ·细胞自动机的一般特征 | 第26-27页 |
| ·马尔可夫随机场理论基础 | 第27-33页 |
| ·马尔可夫随机场基本概念 | 第27-29页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第29-31页 |
| ·马尔可夫随机场模型 | 第31-33页 |
| 第3章 基于细胞自动机与马尔可夫随机场模型的肾皮质图像分割 | 第33-44页 |
| ·基于细胞自动机模型 GrowCut 算法 | 第33-35页 |
| ·细胞自动机模型的建立 | 第35-36页 |
| ·马尔可夫随机场模型的建立 | 第36-39页 |
| ·马尔可夫场随机模型 | 第36-37页 |
| ·特征场模型的建立 | 第37-38页 |
| ·标号场模型的建立 | 第38-39页 |
| ·细胞自动机转换规则的确定 | 第39-40页 |
| ·基于 CA 与 MRF 模型分割算法的分割结果及讨论 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 肾皮质三维图像的自动分割 | 第44-59页 |
| ·初始种子点的自动标记 | 第44-48页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第44-46页 |
| ·图像的初分割 | 第46-47页 |
| ·种子点投票 | 第47-48页 |
| ·三维图像种子点集的动态演化 | 第48-53页 |
| ·前、背景种子点阈值检测 | 第50页 |
| ·非极大值抑制 | 第50-53页 |
| ·肾皮质三维图像的自动分割算法分割结果及讨论 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结束语 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |