| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第7-9页 |
| 1.2 课题的发展和国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 已有医学图像配准方法的特性及分析 | 第13-21页 |
| 2.1 医学图像配准的概念 | 第13-15页 |
| 2.2 医学图像配准中的空间变换 | 第15-17页 |
| 2.2.1 刚性变换 | 第15页 |
| 2.2.2 仿射变换 | 第15页 |
| 2.2.3 投影变换 | 第15-16页 |
| 2.2.4 非线性变换 | 第16-17页 |
| 2.3 医学图像配准中的相似性测度 | 第17-18页 |
| 2.3.1 基于灰度值的相似性测度 | 第17页 |
| 2.3.2 基于图像统计信息的相似性测度 | 第17-18页 |
| 2.4 医学图像配准中的优化方法 | 第18-21页 |
| 2.4.1 传统优化方法 | 第18页 |
| 2.4.2 智能优化方法 | 第18-21页 |
| 第三章 基于量子进化优化与归一化互信息准则的医学图像配准 | 第21-31页 |
| 3.1 量子进化算法 | 第21-24页 |
| 3.1.1 量子比特位 | 第21-22页 |
| 3.1.2 解空间映射 | 第22页 |
| 3.1.3 量子旋转门 | 第22-23页 |
| 3.1.4 量子重组 | 第23-24页 |
| 3.2 归一化互信息准则 | 第24-25页 |
| 3.2.1 互信息准则 | 第24-25页 |
| 3.2.2 归一化互信息准则 | 第25页 |
| 3.3 基于量子进化优化与归一化互信息准则的医学图像配准方法 | 第25-26页 |
| 3.4 对比实验结果与分析 | 第26-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于量子进化优化与三次 B 样条变换的医学图像非刚性配准 | 第31-41页 |
| 4.1 基于三次 B 样条函数的几何变换 | 第31-33页 |
| 4.1.1 B 样条基函数 | 第31-32页 |
| 4.1.2 基于三次 B 样条基函数的几何变换 | 第32-33页 |
| 4.2 基于量子进化优化与三次 B 样条变换的医学图像非刚性配准方法 | 第33-35页 |
| 4.2.1 编码方式 | 第34页 |
| 4.2.2 图像配准方法具体实施方法 | 第34-35页 |
| 4.3 仿真实验结果与方法分析 | 第35-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于 Memetic 量子进化优化的医学图像非刚性配准 | 第41-53页 |
| 5.1 Memetic 学习 | 第41-42页 |
| 5.2 已有优化策略分析 | 第42-44页 |
| 5.2.1 交叉爬山算法 | 第42-43页 |
| 5.2.2 差分进化 | 第43-44页 |
| 5.2.3 禁忌搜索 | 第44页 |
| 5.3 基于 Memetic 量子进化优化的医学图像非刚性配准方法 | 第44-46页 |
| 5.4 对比实验结果与算法分析 | 第46-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 本文进一步研究方向展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 研究生在读期间的研究成果 | 第63-64页 |
