基于3D自适应模板匹配的脑肿瘤检测算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 脑肿瘤检测方法分类 | 第12-14页 |
| 1.2.1 模板匹配方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 分类器方法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 脑实质分割方法研究 | 第16-27页 |
| 2.1 BET算法简介 | 第16-18页 |
| 2.2 BET算法存在的问题 | 第18-19页 |
| 2.3 改进的BET算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 算法改进 | 第19-21页 |
| 2.3.2 边界追踪 | 第21-22页 |
| 2.3.3 序列分割 | 第22-23页 |
| 2.4 实验与小结 | 第23-27页 |
| 2.4.1 实验数据来源 | 第23页 |
| 2.4.2 评价方法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 实验结果 | 第24-25页 |
| 2.4.4 小结 | 第25-27页 |
| 第三章 感兴趣区域提取方法研究 | 第27-35页 |
| 3.1 感兴趣区域提取方法概述 | 第27-29页 |
| 3.1.1 感兴趣区域提取 | 第27-28页 |
| 3.1.2 本文感兴趣区域提取方法 | 第28-29页 |
| 3.2 顶帽变换增强 | 第29-31页 |
| 3.2.1 顶帽变换增强方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 多次顶帽变换增强及实验 | 第30-31页 |
| 3.3 反锐化掩模的边界增强 | 第31-33页 |
| 3.3.1 反锐化掩模算法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 反锐化掩模实验 | 第32-33页 |
| 3.4 Canny算子边缘检测 | 第33-34页 |
| 3.5 实验与小结 | 第34-35页 |
| 第四章 三维模板建立 | 第35-42页 |
| 4.1 脑肿瘤概述 | 第35页 |
| 4.2 脑肿瘤模板的研究现状 | 第35-37页 |
| 4.3 三维自适应脑肿瘤模板的建立 | 第37-41页 |
| 4.3.1 三维脑肿瘤模板概述 | 第37-38页 |
| 4.3.2 三维自适应模板 | 第38-41页 |
| 4.4 实验与小结 | 第41-42页 |
| 第五章 自适应三维模板匹配算法 | 第42-49页 |
| 5.1 模板匹配算法 | 第42-43页 |
| 5.2 经典模板匹配 | 第43-44页 |
| 5.2.1 匹配算法类别 | 第43页 |
| 5.2.2 经典模板匹配算法 | 第43-44页 |
| 5.3 改进的模板匹配算法 | 第44-48页 |
| 5.3.1 模板背景填充 | 第45-46页 |
| 5.3.2 匹配系数与切片位置关系 | 第46-48页 |
| 5.4 实验与小结 | 第48-49页 |
| 第六章 实验结果与讨论 | 第49-52页 |
| 6.1 实验数据 | 第49页 |
| 6.2 对比实验 | 第49-50页 |
| 6.3 ROC曲线分析 | 第50-52页 |
| 第七章 总结与展望 | 第52-56页 |
| 7.1 总结 | 第52-54页 |
| 7.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
