迭代梯度矢量流方法及其在医学图像分割中的应用
| 第一章 引论 | 第1-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第6-7页 |
| ·医学图像分割技术的研究和发展 | 第7-8页 |
| ·变形模型的发展历史及研究现状 | 第8-10页 |
| ·本论文的研究内容及论文安排 | 第10页 |
| ·本论文的创新之处 | 第10-12页 |
| 第二章 变形模型 | 第12-32页 |
| ·几何变形模型 | 第12-16页 |
| ·曲线演化理论 | 第12-13页 |
| ·水平集方法 | 第13-16页 |
| ·参数变形模型 | 第16-31页 |
| ·参数变形模型的能量最小公式 | 第16-20页 |
| ·参数变形模型的动态力公式 | 第20-21页 |
| ·外力设计 | 第21-24页 |
| ·参数变形模型的数值实现 | 第24-26页 |
| ·参数变形模型几种方法的数值比较及缺陷 | 第26-31页 |
| ·几何变形模型与参数变形模型的比较 | 第31-32页 |
| 第三章 梯度矢量流变形模型 | 第32-40页 |
| ·参数变形模型广义力平衡方程 | 第32-33页 |
| ·梯度矢量流(GVF)变形模型 | 第33-35页 |
| ·边缘映射 | 第33-34页 |
| ·梯度矢量流(GVF) | 第34-35页 |
| ·梯度矢量流变形模型的数值实现 | 第35-37页 |
| ·GVF变形模型与传统方法的比较 | 第37-40页 |
| ·GVF变形轮廓向边界凹口的收敛 | 第37-38页 |
| ·GVF变形轮廓的初始化和收敛性 | 第38-39页 |
| ·GVF性能分析 | 第39-40页 |
| 第四章 IGVF变形模型 | 第40-46页 |
| ·IGVF方法 | 第41-42页 |
| ·算法说明 | 第42页 |
| ·IGVF变形模型实验 | 第42-44页 |
| ·单GVF的实验过程 | 第42-43页 |
| ·IGVF的实验过程 | 第43-44页 |
| ·IGVF算法的性能评价及同GVF的比较 | 第44-46页 |
| 第五章 IGVF变形模型在医学图像分割中的应用 | 第46-58页 |
| ·图像的预处理 | 第46-50页 |
| ·边缘检测算法 | 第46-49页 |
| ·多尺度高斯模糊 | 第49-50页 |
| ·IGVF图像分割算法流程图 | 第50-53页 |
| ·GVF场算法的流程图 | 第50-51页 |
| ·GVF变形模型算法 | 第51-52页 |
| ·工GVF图像分割算法流程图 | 第52-53页 |
| ·IGVF的实际应用 | 第53-58页 |
| ·人体小腿肌肉图像分割 | 第53-54页 |
| ·大脑图像的分割 | 第54-58页 |
| 第六章 结束语 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·讨论及展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 学位论文独创性声明 | 第66页 |
| 学位论文知识产权权属声明 | 第66页 |
