基于几何流的医学图像分割方法及其应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 图题 | 第14-16页 |
| List of Figures | 第16-18页 |
| 表题 | 第18-19页 |
| List of Tables | 第19-20页 |
| 第1章 绪论 | 第20-41页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第20-22页 |
| ·医学图像分割的复杂性 | 第22-27页 |
| ·医学图像分割的特点 | 第23-24页 |
| ·磁共振图像简介 | 第24-27页 |
| ·医学图像分割方法的发展 | 第27-28页 |
| ·医学图像分割方法的现状 | 第28-39页 |
| ·医学图像分割方法概述 | 第29-30页 |
| ·基于几何流的变形模型 | 第30-35页 |
| ·三维医学图像分割 | 第35-37页 |
| ·医学图像分割的评价 | 第37-39页 |
| ·本文主要研究内容 | 第39-41页 |
| 第2章 几何流与医学图像分割 | 第41-56页 |
| ·曲线演化理论 | 第41-45页 |
| ·参数曲线 | 第41-43页 |
| ·曲线演化与几何流 | 第43-45页 |
| ·基于几何流的分割模型 | 第45-46页 |
| ·Level Set方法 | 第46-55页 |
| ·基本原理 | 第47-51页 |
| ·数值解法 | 第51-53页 |
| ·快速算法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 一种改进的增量式Chan-Vese模型 | 第56-67页 |
| ·Chan-Vese模型 | 第56-58页 |
| ·增量式Chan-Vese模型 | 第58-61页 |
| ·多相Chan-Vese分割 | 第61-64页 |
| ·分割实验及结果分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 GW-LSM三维分割法 | 第67-84页 |
| ·一种新Watershed算法 | 第67-72页 |
| ·Watershed算法原理 | 第68-69页 |
| ·梯度图像 | 第69-70页 |
| ·梯度矢量流 | 第70-71页 |
| ·GVF-Watershed算法 | 第71-72页 |
| ·GW-LSM三维医学图像分割框架 | 第72-75页 |
| ·GVF-Watershed算法实现 | 第72-74页 |
| ·几何活动轮廓模型实现 | 第74-75页 |
| ·GW-LSM框架的两种情形 | 第75页 |
| ·基于GW-LSM框架的三维分割法 | 第75-79页 |
| ·三维空间中的GVF-Watershed算法 | 第76-77页 |
| ·三维空间中的增量式Chan-Vese模型 | 第77-79页 |
| ·分割实验及结果分析 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 GW-LSM 2.5维分割法 | 第84-95页 |
| ·融入先验知识的测地几何流模型 | 第84-86页 |
| ·测地几何流分割模型 | 第84-85页 |
| ·先验知识测地几何流 | 第85-86页 |
| ·基于GW-LSM框架的2.5维分割法 | 第86-89页 |
| ·GVF-Watershed算法分割 | 第87页 |
| ·基于先验知识测地几何流的分割 | 第87-89页 |
| ·并行分割方式 | 第89-90页 |
| ·分割实验及结果分析 | 第90-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第6章 基于区域信息度量的医学图像分割评价 | 第95-110页 |
| ·基于分割信息熵的分割评价 | 第95-99页 |
| ·分割信息熵 | 第96页 |
| ·基于分割信息熵的评价方法 | 第96-97页 |
| ·评价实例(一) | 第97-99页 |
| ·基于区域相关熵的分割评价 | 第99-105页 |
| ·非线性相关信息熵 | 第99-102页 |
| ·基于区域相关熵的评价方法 | 第102-103页 |
| ·评价实例(二) | 第103-105页 |
| ·评价实验及结果分析 | 第105-107页 |
| ·GW-LSM三维分割法的定量评价 | 第107-108页 |
| ·GW-LSM 2.5维分割法的定量评价 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 结论 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 个人简历 | 第124页 |
