脑血管DSA图像二维信息提取
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·血管二维信息提取的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 DSA成像系统及DSA图像序列的获取 | 第13-18页 |
| ·DSA成像系统 | 第13-15页 |
| ·DSA的发展 | 第13-14页 |
| ·DSA成像系统简介 | 第14-15页 |
| ·DSA图像序列的获取 | 第15-17页 |
| ·自主运动部位的图像序列获取 | 第16页 |
| ·不自主运动部位的图像序列获取 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 血管分割 | 第18-36页 |
| ·减影图像的获取 | 第18-22页 |
| ·常见的减影算法 | 第18-19页 |
| ·可变系数的对数减影算法的提出与实现 | 第19-20页 |
| ·不同减影算法的结果对比分析 | 第20-22页 |
| ·常见的血管分割方法 | 第22-27页 |
| ·模式识别法 | 第22-24页 |
| ·跟踪方法 | 第24-25页 |
| ·模型的方法 | 第25-26页 |
| ·人工智能法 | 第26-27页 |
| ·神经网络法 | 第27页 |
| ·管状物探测法 | 第27页 |
| ·基于模糊形态学的血管分割算法的实现 | 第27-34页 |
| ·理论基础 | 第28-31页 |
| ·算法描述 | 第31-33页 |
| ·实验结果与讨论 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 血管中心线提取 | 第36-51页 |
| ·血管中心线提取的目的和意义 | 第36页 |
| ·基于二值血管图像的中心线提取 | 第36-38页 |
| ·二值图像细化方法简介 | 第37页 |
| ·改进的细化算法 | 第37-38页 |
| ·基于多尺度Gabor滤波器的中心线提取 | 第38-40页 |
| ·脑血管中轴增强 | 第38-40页 |
| ·中心线提取实现 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-43页 |
| ·中心线的特征识别 | 第43-50页 |
| ·特征点识别方法 | 第44-45页 |
| ·改进的特征点自动识别方法 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-54页 |
| ·本文总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第61页 |
