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医学序列图像快速聚类算法与CT图像重建技术应用研究

中文摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-18页
   ·论文的来源及背景第14-16页
   ·论文的研究内容与组织结构安排第16-17页
   ·论文的创新点第17-18页
第二章 基于模板的医学序列图像快速聚类第18-25页
   ·算法描述第18-20页
     ·模糊聚类算法第18-19页
     ·常用的插值方法第19-20页
   ·算法的实现第20-21页
   ·实验结果及讨论第21-25页
     ·实验过程与结果第21-23页
     ·讨论第23-25页
第三章 基于线性变换和BP神经网络的医学序列图像快速聚类第25-35页
   ·算法描述第25-28页
     ·线性变换的原理第25-26页
     ·BP神经网络简介第26-28页
   ·算法的实现第28-29页
   ·实验结果及讨论第29-35页
     ·仿真模型数据的聚类结果第29-31页
     ·真实CT数据的聚类结果第31-33页
     ·讨论第33-35页
第四章 CT原理与图像重建算法第35-47页
   ·CT成像原理第35-36页
   ·CT图像重建的理论依据第36-38页
   ·CT图像重建算法的分类第38-39页
   ·像素驱动的CT图像重建算法第39-43页
     ·基本原理第39-40页
     ·仿真实验结果与讨论第40-43页
   ·射线驱动的CT图像重建算法第43-46页
     ·基本原理第43-44页
     ·仿真实验结果及讨论第44-46页
   ·总结第46-47页
第五章 距离驱动的CT图像重建第47-54页
   ·引言第47-48页
     ·像素驱动和射线驱动图像重建算法存在的问题第47页
     ·距离驱动重建算法产生的基本思想第47-48页
   ·距离驱动的CT图像重建算法的原理及实现第48-51页
     ·基本原理第48-49页
     ·算法的实现第49-51页
   ·仿真实验结果与讨论第51-54页
     ·仿真实验结果第51-53页
     ·讨论第53-54页
第六章 基于距离驱动和全变差优化准则的迭代图像重建第54-62页
   ·图像全变差优化准则理论第54-56页
     ·引言第54-55页
     ·基本理论第55-56页
   ·DD-TV算法第56-58页
     ·DD-TV算法的理论第56页
     ·算法的实现第56-58页
   ·实验结果与讨论第58-62页
     ·欠采样投影数据下的图像重建第58-59页
     ·讨论第59-62页
第七章 结论与展望第62-64页
   ·结论第62-63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
硕士期间发表论文第69-70页
学位论文评阅及答辩情况表第70页

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