基于独立成分分析的超声医学图像滤波方法
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1 综述 | 第9-23页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-13页 |
| ·超声成像原理及B 型超声图像的特点 | 第9-11页 |
| ·斑点噪声统计模型 | 第11-12页 |
| ·超声医学图像滤波处理的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-21页 |
| ·中值滤波方法 | 第14-16页 |
| ·小波变换方法 | 第16-18页 |
| ·扩散方程方法 | 第18-20页 |
| ·其它方法 | 第20-21页 |
| ·研究设想 | 第21-23页 |
| 2 独立成分分析理论与算法 | 第23-38页 |
| ·概论 | 第23页 |
| ·ICA 问题定义 | 第23-25页 |
| ·独立性判据 | 第25-31页 |
| ·ICA 估计的原理 | 第25-26页 |
| ·非高斯性的度量 | 第26-28页 |
| ·互信息极小判据 | 第28-29页 |
| ·信息极大判据 | 第29页 |
| ·极大似然估计判据 | 第29-31页 |
| ·ICA 的预处理 | 第31-32页 |
| ·中心化 | 第31页 |
| ·白化 | 第31-32页 |
| ·其它预处理方法 | 第32页 |
| ·ICA 算法 | 第32-36页 |
| ·FastICA 算法 | 第33-34页 |
| ·梯度算法 | 第34页 |
| ·Infomax 算法 | 第34-35页 |
| ·其它ICA 算法 | 第35-36页 |
| ·ICA 问题的不确定性 | 第36-37页 |
| ·独立分量的符号和顺序 | 第36页 |
| ·独立分量的幅度 | 第36-37页 |
| ·独立分量的数目 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 基于独立成分分析的超声医学图像滤波方法 | 第38-51页 |
| ·研究方法 | 第38-40页 |
| ·ICA 问题不确定性的处理 | 第39页 |
| ·后处理 | 第39-40页 |
| ·分离试验及其结果讨论 | 第40-42页 |
| ·超声医学图像滤波及其结果讨论 | 第42-47页 |
| ·原始图像 | 第42-44页 |
| ·本滤波实验与对比实验滤波结果 | 第44-47页 |
| ·客观评价标准与评价结果讨论 | 第47-50页 |
| ·滤波结果的客观评价标准 | 第47-48页 |
| ·结果与讨论 | 第48-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 4 全文总结与展望 | 第51-53页 |
| ·论文工作总结 | 第51-52页 |
| ·研究创新之处 | 第52页 |
| ·研究难点 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 声明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
