MRI图像分割中核聚类算法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·前言 | 第11页 |
| ·医学图像分割发展概况 | 第11-12页 |
| ·医学图像分割技术分类 | 第12-15页 |
| ·基于模糊理论的分割 | 第12-13页 |
| ·基于形变模型的分割 | 第13页 |
| ·基于随机场的分割 | 第13-14页 |
| ·基于核函数的分割 | 第14-15页 |
| ·MRI 图像成像机理与分割目标 | 第15-17页 |
| ·MRI 图像成像机理 | 第15-16页 |
| ·MRI 图像分割目标 | 第16-17页 |
| ·分割结果评估方法 | 第17-18页 |
| ·临床数据的标准分割结果 | 第17-18页 |
| ·仿真数据的标准分割结果 | 第18页 |
| ·论文的组织 | 第18-20页 |
| 第二章 模糊聚类分割算法 | 第20-30页 |
| ·聚类与图像分割 | 第20-21页 |
| ·模糊理论与模糊聚类 | 第21-24页 |
| ·模糊理论及技术 | 第21-23页 |
| ·模糊聚类 | 第23-24页 |
| ·医学图像的模糊性 | 第24-25页 |
| ·FCM 算法 | 第25-29页 |
| ·基于代价函数的模糊聚类目标公式 | 第25-26页 |
| ·FCM 算法原理 | 第26-27页 |
| ·FCM 算法的加权指数m | 第27-28页 |
| ·FCM 算法的缺点和改进 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 MERCER 核与核聚类算法 | 第30-41页 |
| ·核方法 | 第30-31页 |
| ·Mercer 核函数 | 第31-33页 |
| ·Mercer 定理与Mercer 核映射 | 第31页 |
| ·正定条件与Mercer 核 | 第31-33页 |
| ·近邻测度和基于核的测度 | 第33-35页 |
| ·近邻测度 | 第33-34页 |
| ·基于Mercer 核的测度 | 第34-35页 |
| ·KFCM 算法 | 第35-37页 |
| ·KFCM-II 算法 | 第37-39页 |
| ·KFCM-II 算法原理 | 第37-38页 |
| ·KFCM-II 聚类初始化问题 | 第38-39页 |
| ·KFCM-II 算法的步骤归纳 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 核聚类算法的改进 | 第41-48页 |
| ·灰度有偏场的纠正 | 第41-43页 |
| ·聚类典型集KFCM-III 算法 | 第43-45页 |
| ·聚类典型集的概念 | 第43-44页 |
| ·KFCM-III 算法 | 第44-45页 |
| ·数据分类 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 算法的软件实现与实验结果 | 第48-57页 |
| ·VC++与Matlab 混合编程 | 第48-49页 |
| ·Perl 脚本的使用 | 第49-51页 |
| ·软件总体设计和各功能模块说明 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
