| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 2.国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 2.1 压缩感知理论发展现状 | 第11-12页 |
| 2.2 PET/CT图像融合技术的发展现状 | 第12-13页 |
| 3.论文的主要内容 | 第13页 |
| 4.论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于压缩感知的变换域医学图像融合 | 第15-25页 |
| 1.压缩感知理论 | 第15-17页 |
| 1.1 稀疏表示 | 第15-16页 |
| 1.2 测量矩阵 | 第16页 |
| 1.3 重构算法 | 第16-17页 |
| 2.基于变换域的图像融合 | 第17-20页 |
| 2.1 非下采样轮廓波变换 | 第17-19页 |
| 2.2 基于非下采样轮廓波变换的图像融合 | 第19-20页 |
| 3.压缩感知域的PET/CT图像融合 | 第20-21页 |
| 4.医学图像融合质量评价 | 第21-24页 |
| 5.本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于非下采样轮廓波变换和压缩感知的肺癌PET/CT融合算法 | 第25-34页 |
| 1.算法思想 | 第25-26页 |
| 2.关键技术 | 第26-28页 |
| 2.1 低频融合规则 | 第26-27页 |
| 2.2 高频融合规则 | 第27-28页 |
| 3.实验结果及分析 | 第28-32页 |
| 3.1 实验环境 | 第28-29页 |
| 3.2 实验一：不同采样率融合结果的比较 | 第29-30页 |
| 3.3 实验二：与其他压缩感知图像融合方法的对比 | 第30-31页 |
| 3.4 实验三：与其他多尺度图像融合方法的对比 | 第31-32页 |
| 4.本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 Piella框架下基于压缩感知和直方图距离的肺癌PET/CT自适应融合算法 | 第34-52页 |
| 1. Piella多尺度图像融合框架 | 第34-35页 |
| 2.算法思想 | 第35-36页 |
| 3.关键技术 | 第36-39页 |
| 3.1 低频融合规则 | 第36-37页 |
| 3.2 高频融合规则 | 第37-39页 |
| 4.实验结果及分析 | 第39-50页 |
| 4.1 实验一：肺部肿瘤PET/CT融合方法比较实验 | 第39-41页 |
| 4.2 实验二：活性测度的比较实验 | 第41-42页 |
| 4.3 实验三：匹配测度的比较实验 | 第42页 |
| 4.4 实验四：20组肺癌PET/CT融合结果分析 | 第42-50页 |
| 5. 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 1.总结 | 第52-53页 |
| 2.展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 文献综述 | 第61-83页 |
| 综述参考文献 | 第74-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的文章 | 第84-85页 |
| 个人简介 | 第85页 |
