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基于改进的Snake模型的肝脏分割方法的研究

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·研究背景和意义第12-13页
   ·图像分割的研究现状第13-17页
     ·图像分割研究现状第13页
     ·医学图像分割研究现状第13-15页
     ·肝脏图像分割研究现状第15-17页
     ·肝脏图像分割的解决方向第17页
   ·CT图像的特点第17-20页
     ·CT机成像原理第17-18页
     ·CT图像特点第18-19页
     ·肝脏图像特点第19-20页
   ·本文主要工作第20-21页
   ·论文组织结构第21-22页
第2章 图像分割技术第22-40页
   ·基于阈值分割方法第24-25页
   ·基于区域的分割方法第25-27页
     ·聚类法第25页
     ·区域生长法第25-27页
   ·基于边缘的分割方法第27-30页
     ·基于一阶导数的边缘算子第28-29页
     ·基于二阶导数的边缘算子第29页
     ·基于最优方法的边缘算子第29-30页
     ·边缘检测算法评价第30页
   ·基于数学形态学的分割方法第30-33页
     ·二值形态学第31页
     ·灰度形态学第31-32页
     ·数学形态学方法的应用及评价第32-33页
   ·基于神经元网络的分割方法第33-34页
   ·基于知识的分割方法第34-35页
   ·基于模糊技术的分割方法第35页
   ·基于轮廓模型的图像分割方法第35-38页
     ·参数活动轮廓模型第35-36页
     ·几何活动轮廓模型第36-37页
     ·Mumford-Shah模型方法第37-38页
   ·分割技术展望第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第3章 基于改进Snake模型的肝脏分割第40-66页
   ·肝脏分割系统流程第40-42页
   ·图像预处理第42-48页
     ·基于Window-Leveling算法的CT图像格式转换第42-43页
     ·基于中值滤波和偏微分方差的图像去噪第43-46页
       ·基于中值滤波的去噪第43页
       ·基于小波阈值的去噪方法第43-44页
       ·基于偏微分方程的去噪方法第44-45页
       ·中值滤波和偏微分方程相结合的去噪方法第45-46页
     ·基于对比度拉伸的图像增强第46-48页
   ·肝脏区域数目的判定第48-51页
   ·基于改进Snake模型的单个区域肝脏分割第51-60页
     ·阈值化处理第51-53页
     ·基于形态学的肝脏分割第53-54页
     ·肝脏边缘检测第54-56页
     ·肝脏轮廓跟踪第56-57页
     ·相邻断层图像中肝脏的快速分割第57-58页
     ·基于Snake模型的精细分割第58-60页
   ·基于区域增长法的多区域肝脏分割第60-64页
     ·肝脏多区域的种子选取第60-61页
     ·肝脏多区域的分割第61-64页
   ·肝脏分割结果评价第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第4章 实验与分析第66-76页
   ·实验数据第66页
   ·图像格式转换实验第66-67页
   ·去噪实验第67-69页
   ·多区域判定实验第69-70页
   ·肝脏单区域分割实验第70-73页
   ·边缘检测实验第73-74页
   ·肝脏多区分割实验第74页
   ·本章小结第74-76页
第5章 结论与讨论第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-84页
攻读硕士学位期间发表论文情况简介第84-86页
作者简历第86页

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