| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文工作内容 | 第13-14页 |
| 第二章 2D/3D图像配准算法概述 | 第14-27页 |
| 2.1 2D/3D配准基本原理 | 第14-16页 |
| 2.2 空间变换模型 | 第16-17页 |
| 2.3 3D到2D的数字影像重建 | 第17-20页 |
| 2.3.1 射线追踪算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 改进的基于Bresenham的射线追踪算法 | 第18-20页 |
| 2.4 相似性测度 | 第20-23页 |
| 2.4.1 互信息法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 归一化互相关（Normalized Cross Correlation, NCC) | 第21-22页 |
| 2.4.3 梯度相关（Gradient Correlation, GC ) | 第22页 |
| 2.4.4 梯度差分(Gradient Difference, GD) | 第22-23页 |
| 2.4.5 模式强度(PatternIntensity, PI) | 第23页 |
| 2.5 优化策略 | 第23-25页 |
| 2.5.1 鲍威尔算法（Powell) | 第23-24页 |
| 2.5.2 改进的爬山算法 | 第24-25页 |
| 2.6 2D/3D配准评估方法 | 第25-26页 |
| 2.6.1 金标准数据集法 | 第25页 |
| 2.6.2 融合法 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于叠加DRR库的TEVAR术中CTA与X线透视配准 | 第27-38页 |
| 3.1 基于叠加DRR库的配准算法 | 第27页 |
| 3.2 空间模型的选择 | 第27页 |
| 3.3 叠加DRR库的生成 | 第27-32页 |
| 3.3.1 DRR库的生成 | 第28-31页 |
| 3.3.2 叠加DRR图 | 第31-32页 |
| 3.4 最大化互信息 | 第32-34页 |
| 3.5 实验数据及处理 | 第34-35页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于叠加DRR库与改进爬山策略的TEVAR术中CTA与X线透视图像快速配准 | 第38-45页 |
| 4.1 快速配准算法原理 | 第38页 |
| 4.2 改进的爬山优化算法 | 第38-39页 |
| 4.3 算法流程 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 4.4.1 最优配准结果 | 第40-42页 |
| 4.4.2 不同优化顺序的配准结果 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 全文总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 在学期间研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
