| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 医学图像分割方法概述 | 第18-23页 |
| 1.4 医学图像分割方法的评价准则 | 第23-25页 |
| 1.5 本文的主要内容及结构安排 | 第25-27页 |
| 第2章 基于局部符号压力函数的主动轮廓分割模型研究 | 第27-44页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 经典的主动轮廓模型 | 第28-31页 |
| 2.2.1 GAC模型 | 第28-29页 |
| 2.2.2 CV模型 | 第29-30页 |
| 2.2.3 LBF模型 | 第30-31页 |
| 2.2.4 SBGF-RLS模型 | 第31页 |
| 2.3 基于局部符号压力函数的主动轮廓分割模型 | 第31-35页 |
| 2.3.1 提出分割模型的动机 | 第31-32页 |
| 2.3.2 提出的分割模型及具体步骤 | 第32-35页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第35-43页 |
| 2.4.1 全局分割效果 | 第35-38页 |
| 2.4.2 局部分割效果 | 第38-39页 |
| 2.4.3 鲁棒性分析 | 第39-40页 |
| 2.4.4 参数对分割结果的影响 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于显著图和可变宽度窄带的主动轮廓分割模型研究 | 第44-57页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 两种典型的自动分割模型 | 第45-46页 |
| 3.2.1 SSLRAC模型 | 第45页 |
| 3.2.2 CA-LS模型 | 第45-46页 |
| 3.3 基于显著图和可变宽度窄带的主动轮廓分割模型 | 第46-51页 |
| 3.3.1 基于显著图的初始轮廓提取 | 第46-48页 |
| 3.3.2 约束演化曲线的可变宽度窄带的设计 | 第48-50页 |
| 3.3.3 分割模型的实现步骤 | 第50-51页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 3.4.1 全局分割效果 | 第51-53页 |
| 3.4.2 局部分割效果 | 第53-55页 |
| 3.4.3 实验参数分析 | 第55-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基于平均模糊能量函数的主动轮廓局部分割模型研究 | 第57-74页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 经典的局部分割模型 | 第58-60页 |
| 4.2.1 LRAC模型 | 第58-59页 |
| 4.2.2 基于二值水平集和形态学的局部分割模型 | 第59页 |
| 4.2.3 基于线性速度函数的局部分割模型 | 第59-60页 |
| 4.3 基于平均模糊能量函数的主动轮廓局部分割模型 | 第60-65页 |
| 4.3.1 平均模糊能量函数的设计 | 第60-62页 |
| 4.3.2 平均模糊能量函数的数值计算 | 第62-64页 |
| 4.3.3 提出的局部分割模型的实现步骤 | 第64-65页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第65-73页 |
| 4.4.1 局部分割效果对比分析 | 第65-66页 |
| 4.4.2 初始轮廓灵敏度对比分析 | 第66-68页 |
| 4.4.3 对弱边缘图像的分割结果对比 | 第68-70页 |
| 4.4.4 邻域半径对局部分割结果的影响 | 第70页 |
| 4.4.5 β值对局部分割结果的影响 | 第70-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 具有自适应对比度约束的模糊能量主动轮廓局部分割模型研究 | 第74-85页 |
| 5.1 引言 | 第74页 |
| 5.2 具有自适应对比度约束的主动轮廓局部分割模型 | 第74-77页 |
| 5.2.1 平均能量函数的设计 | 第74-76页 |
| 5.2.2 自适应对比度约束方法 | 第76页 |
| 5.2.3 提出的局部分割模型的实现步骤 | 第76-77页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第77-84页 |
| 5.3.1 局部分割效果对比分析 | 第77-79页 |
| 5.3.2 分割模型对初始轮廓的敏感度对比分析 | 第79-80页 |
| 5.3.3 MR脑图像序列的分割结果对比分析 | 第80-82页 |
| 5.3.4 邻域半径rad和平滑参数s分析 | 第82-83页 |
| 5.3.5 参数w与β(x)分析 | 第83-84页 |
| 5.4 本章小结 | 第84-85页 |
| 第6章 基于图割和局部统计信息的主动轮廓局部分割模型研究 | 第85-97页 |
| 6.1 引言 | 第85-86页 |
| 6.2 经典的基于图割的主动轮廓模型 | 第86-89页 |
| 6.2.1 GCBAC模型 | 第86-87页 |
| 6.2.2 GCBLS模型 | 第87-88页 |
| 6.2.3 GCLBF模型 | 第88页 |
| 6.2.4 IINBBGC模型 | 第88-89页 |
| 6.3 基于图割和局部统计信息的主动轮廓局部分割模型 | 第89-92页 |
| 6.3.1 窄带网络图的构建 | 第89-90页 |
| 6.3.2 n-links权值设计 | 第90-91页 |
| 6.3.3 t-links权值设计 | 第91页 |
| 6.3.4 提出的局部分割模型实现步骤 | 第91-92页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第92-96页 |
| 6.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 第7章 总结与展望 | 第97-99页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第97-98页 |
| 7.2 下一步研究计划 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果目录 | 第111-113页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第113-114页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第114页 |
