基于中心线的大脑血管自动分割方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 缩略语对照表 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 血管分割的意义 | 第10页 |
| 1.1.2 成像模态 | 第10-11页 |
| 1.1.3 脑部血管分割的难点 | 第11-12页 |
| 1.1.4 血管分割的策略 | 第12页 |
| 1.2 本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 典型的中心线提取和血管分割方法 | 第14-22页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 中心线自动提取方法 | 第14-17页 |
| 2.2.1 最短路径算法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 拓扑细化算法 | 第15页 |
| 2.2.3 基于强度的提取方法 | 第15-16页 |
| 2.2.4 现有方法存在的问题 | 第16-17页 |
| 2.3 血管分割方法 | 第17-22页 |
| 2.3.1 基于强度的分割方法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于模型的分割方法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于机器学习的分割方法 | 第19-20页 |
| 2.3.4 现有方法存在的问题 | 第20-22页 |
| 第三章 基于多信息融合的环状血管的中心线提取 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 原始中心线的获取 | 第22-23页 |
| 3.3 多信息融合 | 第23-25页 |
| 3.4 单体素化处理 | 第25-28页 |
| 3.5 实验结果 | 第28-34页 |
| 3.5.1 分析方法 | 第28-30页 |
| 3.5.2 仿真数据 | 第30-33页 |
| 3.5.3 MRA数据 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 中心线引导图割的MR脑血管分割方法 | 第36-49页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 中心线获取 | 第36-40页 |
| 4.2.1 血管增强 | 第36-38页 |
| 4.2.2 拓扑细化 | 第38-40页 |
| 4.3 基于图割的血管分割 | 第40-43页 |
| 4.3.1 图割的原理 | 第40-42页 |
| 4.3.2 中心线对图割初始化 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果 | 第43-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结与展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
