| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 医学图像分割方法的研究与分析 | 第15-25页 |
| 2.1 基于区域的分割方法 | 第15-21页 |
| 2.1.1 基于阈值的分割方法 | 第15-20页 |
| 2.1.2 基于边界的分割方法 | 第20页 |
| 2.1.3 基于区域增长的分割方法 | 第20-21页 |
| 2.2 基于统计学的分割方法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 基于聚类的分割方法 | 第21页 |
| 2.2.2 基于随机场的分割方法 | 第21页 |
| 2.2.3 基于信息论的分割方法 | 第21-22页 |
| 2.3 基于结合特定理论工具的分割方法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于活动轮廓模型的分割方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于模糊集理论的分割方法 | 第23页 |
| 2.3.3 基于神经网络的分割方法 | 第23-24页 |
| 2.3.4 基于小波变换的分割方法 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 人工蜂群算法的发展与优化 | 第25-35页 |
| 3.1 蜂群及其智能行为简介 | 第25-29页 |
| 3.1.1 蜂群的组织结构 | 第25-26页 |
| 3.1.2 蜂群的智能行为 | 第26-27页 |
| 3.1.3 蜂群算法研究现状 | 第27-29页 |
| 3.2 人工蜂群优化算法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 工蜂觅食生物学机制 | 第29-31页 |
| 3.2.2 ABC优化算法设计 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 变系数人工蜂群算法及其在医学图像分割上的应用 | 第35-57页 |
| 4.1 搜索方程的改进 | 第35-38页 |
| 4.2 变系数人工蜂群算法 | 第38-40页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第40-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 分布式人工蜂群算法及其在医学图像分割上的应用 | 第57-79页 |
| 5.1 分布式计算理论 | 第57页 |
| 5.2 分布式人工蜂群算法 | 第57-60页 |
| 5.3 实验与结果分析 | 第60-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第79-80页 |
| 6.2 未来展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 在学期间研究成果 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |