| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 图像分析的概念 | 第8页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2.1 腹主动脉瘤的多发性及危险性 | 第8-9页 |
| 1.2.2 腹主动脉瘤治疗 | 第9页 |
| 1.2.3 选题意义 | 第9-10页 |
| 1.3 测量分析系统的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的研究内容与组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 图像去噪 | 第13-28页 |
| 2.1 CT图像及其噪声介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 几种常见图像去噪 | 第14-18页 |
| 2.3 图像去噪的评价 | 第18-19页 |
| 2.4 改进型小波阈值去噪 | 第19-24页 |
| 2.4.1 原始中值小波去噪 | 第19-20页 |
| 2.4.2 改进型中值小波去噪原理 | 第20-22页 |
| 2.4.3 改进型中值小波去噪中小波基的选择 | 第22-23页 |
| 2.4.4 改进型中值小波去噪中小波分解层数的选择 | 第23-24页 |
| 2.5 实验与讨论 | 第24-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于数学形态学的瘤颈层判定 | 第28-43页 |
| 3.1 常见的区域边界形状特征描述 | 第28-34页 |
| 3.1.1 区域边界链码描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 傅里叶描述子 | 第30-31页 |
| 3.1.3 形状上下文描述子 | 第31-32页 |
| 3.1.4 细化 | 第32-34页 |
| 3.2 图像的形态学处理 | 第34-38页 |
| 3.2.1 常见形态学处理 | 第35-36页 |
| 3.2.2 图像的形态学预处理及细化 | 第36-38页 |
| 3.3 判定与结束条件 | 第38-41页 |
| 3.4 形态学判断瘤颈层分析 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 动脉图像增强 | 第43-52页 |
| 4.1 常见的图像增强 | 第43-45页 |
| 4.2 改进型算法原理 | 第45-47页 |
| 4.3 图像增强及结果分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 腹主动脉瘤颈分割 | 第52-72页 |
| 5.1 常见的分割方法 | 第52-59页 |
| 5.1.1 阈值分割 | 第52-55页 |
| 5.1.2 区域增长法 | 第55-57页 |
| 5.1.3 聚类分割 | 第57-59页 |
| 5.2 瘤颈层CT图像分割 | 第59-66页 |
| 5.2.1 分水岭分割 | 第59-62页 |
| 5.2.2 控制标记符分水岭分割 | 第62-66页 |
| 5.3 分割效果评价 | 第66-71页 |
| 5.4 小结 | 第71-72页 |
| 第六章 模拟实验 | 第72-79页 |
| 6.1 手术流程以及所要选择的器材 | 第72-73页 |
| 6.2 测量 | 第73-78页 |
| 6.2.1 案例测量 | 第73-75页 |
| 6.2.2 结果分析 | 第75-78页 |
| 6.3 小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 个人简介 | 第87页 |