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多阈值与多图谱方法在医学图像分割上的应用研究

摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第1章 绪论第12-22页
    1.1 医学影像分割的研究背景和意义第12-13页
    1.2 脑图像分割现状第13-17页
    1.3 主动脉图像分割现状第17-19页
    1.4 挑战第19-20页
    1.5 论文的主要工作与组织结构第20-22页
第2章 基础算法概述第22-35页
    2.1 阈值分割法第22-27页
        2.1.1 Otsu算法第23-25页
        2.1.2 Kapur算法第25-27页
    2.2 遗传算法第27-31页
        2.2.1 遗传算法的产生背景第27页
        2.2.2 遗传算法概述第27-28页
        2.2.3 回溯搜索算法第28-31页
        2.2.4 回溯搜索算法中存在的问题第31页
    2.3 基于多图谱的图像分割算法第31-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第3章 基于回溯搜索算法的多阈值脑图像分割第35-47页
    3.1 引言第35页
    3.2 方法概述第35-40页
        3.2.1 模糊熵的计算第35-38页
        3.2.2 改进的回溯搜索算法第38-40页
    3.3 实验与分析第40-46页
        3.3.1 脑MR图像上的多阈值分割实验第41-43页
        3.3.2 自然图像上的多阈值分割实验第43-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第4章 基于多图谱与联合标签融合策略的主动脉图像分割第47-57页
    4.1 引言第47页
    4.2 方法概述第47-53页
        4.2.1 图谱选择第48-50页
        4.2.2 图谱更新第50-51页
        4.2.3 图像配准第51页
        4.2.4 联合标签融合第51-53页
    4.3 实验与分析第53-55页
        4.3.1 实验数据与预处理第53页
        4.3.2 实验实现及评估第53-55页
    4.4 本章小结第55-57页
第5章 结论与展望第57-59页
参考文献第59-69页
致谢第69-70页
攻读学位期间发表的学术论文第70-71页
攻读学位期间参加的项目第71-72页
攻读学位期间获得的奖励第72-73页
学位论文评阅及答辩情况表第73页

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