| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状与面临问题 | 第13-16页 |
| 1.4 面临的问题与研究方向 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的研究内同与组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 医学图像配准理论基础 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 医学图像配准的结构框架 | 第19-24页 |
| 2.2.1 特征点集的选取 | 第20-21页 |
| 2.2.2 特征描述子的生成 | 第21-22页 |
| 2.2.3 相似性测度 | 第22页 |
| 2.2.4 图像变换模型 | 第22-24页 |
| 2.3 评价标准 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 MR序列脑图像配准兴趣点的提取算法研究与改进 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 脑部图像兴趣点提取算法研究与问题分析 | 第27-32页 |
| 3.2.1 特征点手动提取方法 | 第27-30页 |
| 3.2.2 HMMAR配准驱动像素的研究 | 第30-31页 |
| 3.2.3 算法存在的问题分析 | 第31-32页 |
| 3.3 基于3D-Harris角点的驱动像素提取 | 第32-39页 |
| 3.3.1 MR序列脑图像的显著性研究 | 第32-33页 |
| 3.3.2 多尺度Harris角点检测算法研究 | 第33-37页 |
| 3.3.3 Harris角点改进及其在3D图像中的应用 | 第37-39页 |
| 3.4 3D-Harris角点检测步骤 | 第39-40页 |
| 3.5 实验结果对比分析 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 MR序列脑图像配准多尺度局部特征的构造 | 第45-61页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 三维几何不变矩分析 | 第45-49页 |
| 4.2.1 HAMMER配准算法的特征构造 | 第46-48页 |
| 4.2.2 存在的问题分析 | 第48-49页 |
| 4.3 3D-SIFT算法描述子的推导与构造 | 第49-56页 |
| 4.3.1 SIFT算法特征描述子的构造 | 第50-53页 |
| 4.3.2 3D-SIFT特征描述子特征点方向分配 | 第53-55页 |
| 4.3.3 3D-SIFT特征描述子特征矢量生成 | 第55-56页 |
| 4.4 实验结果对比分析 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 MR序列脑图像配准特征匹配搜索及空间变换 | 第61-75页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 匹配对查询算法研究 | 第61-66页 |
| 5.2.1 Kd-tree算法 | 第62-65页 |
| 5.2.2 Kd-tree的最近邻查询算法 | 第65-66页 |
| 5.2.3 改进的Kd-tree最近邻查询 | 第66页 |
| 5.3 图像非刚性形变算法的研究 | 第66-68页 |
| 5.4 基于相似度与薄板样条的层次形变算法 | 第68-71页 |
| 5.4.1 相似性级别的生成 | 第68-70页 |
| 5.4.2 层次薄板样条算法 | 第70-71页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第71-74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 计算机辅助配准平台设计与实现 | 第75-79页 |
| 6.1 平台的界面设计与实现 | 第75-77页 |
| 6.2 MR序列脑图像配准应用 | 第77-78页 |
| 6.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 总结 | 第79-80页 |
| 7.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
