| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第9页 |
| 1.2 课题的研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 医学图像可视化研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 医学图像分割研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 本论文的主要工作及论文安排: | 第14-16页 |
| 第二章 医学图像预处理 | 第16-22页 |
| 2.1 DICOM格式解析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 DICOM文件 | 第17页 |
| 2.1.2 CT值 | 第17页 |
| 2.1.3 格式转换 | 第17-19页 |
| 2.2 滤波处理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 中值滤波 | 第19页 |
| 2.2.2 均值滤波 | 第19页 |
| 2.2.3 灰度增强滤波 | 第19-20页 |
| 2.2.4 滤波实验 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 级联全卷积神经网络与条件随机场算法模型 | 第22-34页 |
| 3.1 非学习的分割算法 | 第22-24页 |
| 3.2 基于深度学习的分割算法 | 第24-33页 |
| 3.2.1 卷积神经网络与全卷积神经网络 | 第24-26页 |
| 3.2.2 条件随机场 | 第26-27页 |
| 3.2.3 基于全卷积神经网络与条件随机场的算法改进 | 第27-31页 |
| 3.2.4 训练结果及分析 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 医学图像三维可视化重建算法 | 第34-48页 |
| 4.1 面绘制可视化算法 | 第34-39页 |
| 4.1.1 移动立方体算法 | 第34-36页 |
| 4.1.2 时间优化的MC算法 | 第36-39页 |
| 4.2 体绘制技术 | 第39-47页 |
| 4.2.1 光线投影法 | 第39-45页 |
| 4.2.2 时间优化的光线投影算法 | 第45-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 验证实验 | 第48-52页 |
| 5.1 实验数据 | 第48页 |
| 5.2 评判标准 | 第48-49页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 6.1 本文总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 在校期间研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |