| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·图像分割的基本概念和应用领域 | 第7-8页 |
| ·图像分割的基本概念 | 第7-8页 |
| ·图像分割的应用领域 | 第8页 |
| ·医学图像分割的目的 | 第8-9页 |
| ·医学图像分割的意义 | 第9页 |
| ·医学图像分割技术的发展和研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作内容和框架结构 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作内容 | 第11-12页 |
| ·论文的框架结构 | 第12-13页 |
| 第二章 医学图像分割基础 | 第13-23页 |
| ·主要的图像分割方法 | 第13-21页 |
| ·串行边界分割技术 | 第13-14页 |
| ·串行区域分割技术 | 第14-15页 |
| ·并行边界分割技术 | 第15-17页 |
| ·并行区域分割技术 | 第17-18页 |
| ·结合特定理论工具的分割技术 | 第18-21页 |
| ·三维图像分割的基本方法 | 第21页 |
| ·基于形变模型的分割方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于Chan-Vese 模型的指数级梯度加速因子分割方法 | 第23-43页 |
| ·Level Set 几何分割模型 | 第23-30页 |
| ·Level Set 的主要思想 | 第23页 |
| ·Level Set 的基本原理 | 第23-27页 |
| ·Level Set 的改进与速度扩展 | 第27-30页 |
| ·Chan-Vese 能量分割模型 | 第30-36页 |
| ·基于Chan-Vese 模型的指数级梯度加速因子分割模型 | 第36-40页 |
| ·指数级梯度加速因子的提出原因 | 第36页 |
| ·基于Chan-Vese 模型的指数级梯度加速因子分割模型工作原理.. | 第36-39页 |
| ·重新初始化操作的消除 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于无监督分等级分割模型和熵相关系数的分割方法 | 第43-55页 |
| ·无监督分等级分割模型 | 第43-45页 |
| ·无监督分等级分割模型的主要思想 | 第43-44页 |
| ·无监督分等级分割模型的工作原理 | 第44-45页 |
| ·熵相关系数基本理论 | 第45-47页 |
| ·基于无监督分等级分割方法和熵相关系数的分割模型 | 第47-48页 |
| ·分割模型的提出原因 | 第47页 |
| ·分割模型的具体实现方法 | 第47-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于Chan-Vese 模型和并行思想的二重水平集分割方法 | 第55-59页 |
| ·基于双水平集的图像分割模型 | 第55页 |
| ·基于Chan-Vese 模型和并行思想的二重水平集分割模型 | 第55-56页 |
| ·二重水平集分割模型的提出原因 | 第55-56页 |
| ·二重水平集分割模型的实现方法 | 第56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
