| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 医学图像分割技术 | 第13-26页 |
| 2.1 图像分割概述 | 第13-14页 |
| 2.2 常见的医学图像分割算法 | 第14-24页 |
| 2.2.1 基于边缘的分割方法 | 第15页 |
| 2.2.2 基于区域的分割方法 | 第15-17页 |
| 2.2.3 结合特定理论的分割方法 | 第17-24页 |
| 2.3 医学图像分割方法的评估 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于星形先验和图割的肺4D-CT肿瘤自动分割 | 第26-38页 |
| 3.1 理论与方法 | 第26-32页 |
| 3.1.1 本章算法概述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 图割理论综述 | 第27-29页 |
| 3.1.3 结合星形先验的图割理论 | 第29-31页 |
| 3.1.4 肺4D-CT各相位目标块与种子点的获取 | 第31-32页 |
| 3.2 实验结果 | 第32-36页 |
| 3.2.1 目标块与目标种子点自动获取结果 | 第33-34页 |
| 3.2.2 分割实验结果 | 第34-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 利用上下文信息的多相位肿瘤联合分割方法 | 第38-50页 |
| 4.1 理论与方法 | 第39-42页 |
| 4.2 实验结果 | 第42-46页 |
| 4.2.1 初始化 | 第42-44页 |
| 4.2.2 视觉评价 | 第44页 |
| 4.2.3 量化评价 | 第44-46页 |
| 4.3 实验讨论 | 第46-48页 |
| 4.3.1 算法的鲁棒性 | 第46-48页 |
| 4.3.2 参数设置 | 第48页 |
| 4.3.3 算法改进 | 第48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 论文总结 | 第50-51页 |
| 5.2 课题展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |