| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·颈动脉影像学诊断的现状 | 第12-14页 |
| ·血管造影 | 第12-13页 |
| ·超声成像 | 第13-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 颈动脉超声图像分割基础理论 | 第16-25页 |
| ·颈动脉生理解剖学简介 | 第16-17页 |
| ·颈动脉超声成像简介 | 第17-20页 |
| ·超声成像的相关基本理论 | 第17-18页 |
| ·颈动脉超声图像的基本特点 | 第18-20页 |
| ·常用医学图像分割综述 | 第20-24页 |
| ·基于边缘提取的分割方法 | 第21-22页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第22-23页 |
| ·其他类型的分割方法 | 第23-24页 |
| ·本章小节 | 第24-25页 |
| 第3章 基于主动轮廓模型的图像分割 | 第25-42页 |
| ·主动轮廓模型综述 | 第25-26页 |
| ·主动轮廓模型的理论推导 | 第26-35页 |
| ·主动轮廓模型的能量函数 | 第26-29页 |
| ·能量函数最小化的显式求解 | 第29-33页 |
| ·能量函数最小化的半隐式求解 | 第33-35页 |
| ·GVF 主动轮廓模型 | 第35-37页 |
| ·分割实验与结果 | 第37-40页 |
| ·本章小节 | 第40-42页 |
| 第4章 基于光流场的序列图像处理 | 第42-49页 |
| ·光流场基本概念 | 第42-43页 |
| ·光流场计算方法 | 第43-46页 |
| ·Horn Schunck Method 光流场计算方法 | 第43-45页 |
| ·光流场算法的计算结果 | 第45-46页 |
| ·结合光流场的主动轮廓模型分割方法 | 第46-47页 |
| ·本章小节 | 第47-49页 |
| 第5章 颈动脉内中膜的特征分析 | 第49-52页 |
| ·颈动脉内中膜厚度分析 | 第49-50页 |
| ·颈动脉内中膜的纹理特征分析 | 第50-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-57页 |
| ·论文主要的研究内容和创新成果 | 第52-54页 |
| ·算法方面的研究与创新 | 第52-54页 |
| ·应用方面的研究与创新 | 第54页 |
| ·对未来研究的进一步展望 | 第54-56页 |
| ·抑制超声图像中的斑点噪声 | 第54-55页 |
| ·实现计算机辅助诊断 | 第55-56页 |
| ·算法的改进 | 第56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 图表目录 | 第61-62页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第62页 |
| 1 发表的论文 | 第62页 |
| 2 参与的项目 | 第62页 |