基于改进光流场模型的医学图像非刚性配准算法研究及实现
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像配准技术的发展及研究现状 | 第12-13页 |
| ·医学图像配准技术的发展 | 第12页 |
| ·医学图像配准技术的研究现状 | 第12-13页 |
| ·医学图像配准过程及分类方法 | 第13-15页 |
| ·医学图像配准过程 | 第13-14页 |
| ·医学图像配准的分类方法 | 第14-15页 |
| ·本文主要研究工作 | 第15-19页 |
| 第2章 医学图像配准的理论基础 | 第19-35页 |
| ·医学影像简介 | 第19-22页 |
| ·医学影像的发展历史及趋势 | 第19-20页 |
| ·多模态医学图像成像原理 | 第20-22页 |
| ·医学图像格式 | 第22-25页 |
| ·DICOM标准 | 第22-23页 |
| ·DICOM文件结构 | 第23-25页 |
| ·医学图像配准技术 | 第25-34页 |
| ·图像配准的几何变换 | 第25-28页 |
| ·图像插值技术 | 第28-32页 |
| ·多参数优化搜索方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 光流场的计算方法 | 第35-45页 |
| ·光流场算法的基本原理 | 第35-39页 |
| ·光流场与运动场 | 第35-36页 |
| ·光流约束方程 | 第36-37页 |
| ·光流计算的局限性 | 第37-39页 |
| ·光流计算技术 | 第39-44页 |
| ·基于梯度的方法 | 第40-41页 |
| ·基于匹配的方法 | 第41-42页 |
| ·基于能量的方法 | 第42-43页 |
| ·基于相位的方法 | 第43页 |
| ·神经动力学方法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 光流场模型的改进算法 | 第45-55页 |
| ·算法改进的思想 | 第45-46页 |
| ·改进的Horn光流场模型 | 第46-50页 |
| ·原始的Horn梯度光流场模型 | 第46-47页 |
| ·正则项的改进 | 第47-48页 |
| ·引入运动图像模糊复原算法 | 第48-50页 |
| ·改进算法的实现 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第55-67页 |
| ·配准结果评价指标 | 第55-57页 |
| ·主观评价指标 | 第55-56页 |
| ·客观评价指标 | 第56-57页 |
| ·配准实验结果及分析 | 第57-65页 |
| ·MRI和MRI图像的配准结果 | 第57-58页 |
| ·PET和PET像的配准结果 | 第58-60页 |
| ·CT和CT图像的配准结果 | 第60-61页 |
| ·MRI和PET图像的配准结果 | 第61-62页 |
| ·CT和PET图像的配准结果 | 第62-63页 |
| ·MRI和CT图像的配准结果 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 多模医学图像配准系统设计与实现 | 第67-87页 |
| ·几种常用的SDK简介 | 第67-70页 |
| ·可视化开发包VTK | 第67-68页 |
| ·分割与配准开发包ITK | 第68页 |
| ·医学影像处理与分析开发包MITK | 第68-69页 |
| ·开放源代码的计算机视觉类库OpenCV | 第69页 |
| ·SDK选择 | 第69-70页 |
| ·基于ITK和VTK联合的软件配准平台开发 | 第70-76页 |
| ·开发工具 | 第70-72页 |
| ·ITK与VTK开发图像处理软件平台的基本流程 | 第72-76页 |
| ·ITK与VTK的不足 | 第76页 |
| ·基于OpenCV的配准平台 | 第76-84页 |
| ·OpenCV函数简介 | 第76-80页 |
| ·OpenCV安装及配置 | 第80-82页 |
| ·配准程序的实现及运行 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-87页 |
| 第7章 结论与展望 | 第87-89页 |
| ·结论 | 第87-88页 |
| ·展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目、发表的论文 | 第95页 |
