| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·题目的目的和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11页 |
| ·本文组织安排 | 第11-13页 |
| 第二章 医学图像配准综述 | 第13-22页 |
| ·配准原理及流程 | 第13-15页 |
| ·图像配准的理论基础 | 第15-17页 |
| ·空间几何变换 | 第15-16页 |
| ·相似性测度 | 第16-17页 |
| ·配准方法 | 第17-22页 |
| ·配准方法的分类 | 第17-18页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第18-20页 |
| ·基于特征点的配准实例 | 第20页 |
| ·基于灰度统计的图像配准 | 第20-21页 |
| ·关于配准方法的讨论 | 第21-22页 |
| 第三章 基于最大互信息的医学图像配准 | 第22-36页 |
| ·经典的最大互信息配准算法 | 第22-26页 |
| ·互信息理论 | 第22-24页 |
| ·互信息配准算法原理 | 第24-26页 |
| ·对最大互信息配准算法的改进 | 第26-36页 |
| ·前人提出的改进方法 | 第26-30页 |
| ·基于最大互信息与边缘互方差的配准方法 | 第30-33页 |
| ·基于最大互信息和互距离的配准方法 | 第33-36页 |
| 第四章 优化算法 | 第36-43页 |
| ·遗传算法 | 第36-40页 |
| ·遗传算法介绍 | 第36-38页 |
| ·标准遗传算法(Standard GA)的实现步骤 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的特点 | 第39-40页 |
| ·爬山法 | 第40-41页 |
| ·关于优化算法的讨论 | 第41-43页 |
| 第五章 基于遗传算法及最大互信息的医学图像配准 | 第43-53页 |
| ·基本思想 | 第43页 |
| ·图像变换的选择 | 第43-44页 |
| ·采样及插值 | 第44页 |
| ·改进的遗传算法 | 第44-47页 |
| ·基于改进遗传算法的配准算法实现流程图 | 第47-49页 |
| ·配准算法实验及结果 | 第49-52页 |
| ·算法总结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-57页 |