肿瘤显微细胞图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本论文的主要内容和结构 | 第12-13页 |
| 第二章 医学显微图像分割方法概述 | 第13-23页 |
| ·图像分割的常规方法 | 第13-15页 |
| ·阈值分割 | 第13页 |
| ·微分算子边缘检测分割 | 第13-15页 |
| ·区域生长和分裂合并法 | 第15页 |
| ·图像分割方法的发展 | 第15-17页 |
| ·结合模糊理论的分割技术 | 第15页 |
| ·基于神经网络的分割技术 | 第15-16页 |
| ·基于遗传算法的分割技术 | 第16页 |
| ·基于小波变换的分割技术 | 第16-17页 |
| ·其他图像分割方法 | 第17-18页 |
| ·分水岭分割法 | 第17页 |
| ·主动轮廓模型Snake 算法 | 第17-18页 |
| ·图像分割方法小结 | 第18-20页 |
| ·本文所采用的图像分割方法 | 第20-23页 |
| ·胃上皮肿瘤显微细胞图像判别依据 | 第21-22页 |
| ·本文采用的分割算法 | 第22-23页 |
| 第三章 基于松弛迭代的细胞跟踪分割算法 | 第23-33页 |
| ·概述 | 第23-24页 |
| ·松弛迭代分割 | 第24-26页 |
| ·肿瘤显微细胞图像预处理 | 第24-25页 |
| ·松弛迭代分割算法 | 第25-26页 |
| ·细胞跟踪算法设计 | 第26-30页 |
| ·细胞区域标号 | 第26页 |
| ·使用链表进行边界跟踪 | 第26-28页 |
| ·定位细胞核和细胞浆 | 第28-30页 |
| ·实验分析 | 第30-31页 |
| ·结论与评价 | 第31-33页 |
| 第四章 基于有效信息的最大互信息量分割 | 第33-46页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·图像的互信息量 | 第34-35页 |
| ·平均自信息量——熵 | 第34页 |
| ·平均互信息量 | 第34-35页 |
| ·图像互信息量的计算 | 第35页 |
| ·基于有效信息的最大互信息量分割算法 | 第35-37页 |
| ·实验分析 | 第37-44页 |
| ·分类数N 的选取 | 第38-39页 |
| ·分割算法比较 | 第39-44页 |
| ·结论与评价 | 第44-46页 |
| 第五章 分割算法在肿瘤诊断病理分析系统的应用 | 第46-59页 |
| ·肿瘤诊断病理分析系统介绍 | 第46-48页 |
| ·开发环境 | 第46-47页 |
| ·系统功能介绍 | 第47-48页 |
| ·分割算法在肿瘤诊断病理分析系统的应用 | 第48-58页 |
| ·基于松弛迭代的跟踪分割算法的应用 | 第49-54页 |
| ·基于有效信息的最大互信息量分割算法的应用 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·本文工作总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
