| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 脑部磁共振图像的特点与分割难点 | 第16-21页 |
| 2.1 脑部磁共振图像特点 | 第16-18页 |
| 2.2 脑部磁共振图像分割难点 | 第18-21页 |
| 第3章 基于主动轮廓模型的脑磁共振图像局部分割研究 | 第21-36页 |
| 3.1 主动轮廓模型 | 第21-22页 |
| 3.2 局部主动轮廓模型 | 第22-25页 |
| 3.2.1 局部分割框架 | 第22-23页 |
| 3.2.2 基于二值水平集和形态学的局部分割方法 | 第23-24页 |
| 3.2.3 综合局部信息和全局信息的局部分割方法 | 第24-25页 |
| 3.3 提出的局部预测主动轮廓方法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 提出的局部预测主动轮廓模型的基本思想 | 第25-27页 |
| 3.3.2 提出的局部预测主动轮廓模型的实现过程 | 第27-28页 |
| 3.4 若干种主动轮廓模型分割效果对比 | 第28-36页 |
| 3.4.1 准确性分析 | 第28-31页 |
| 3.4.2 稳定性分析 | 第31-34页 |
| 3.4.3 综合分析与评价 | 第34-36页 |
| 第4章 基于最短路径法的脑磁共振图像局部分割研究 | 第36-55页 |
| 4.1 采用最短路径思想分割方法的动机 | 第36-38页 |
| 4.2 经典Live-Wire分割方法 | 第38-42页 |
| 4.2.1 经典Live-Wire方法原理 | 第38-40页 |
| 4.2.2 经典Live-Wire方法分割效果分析 | 第40-41页 |
| 4.2.3 若干改进的Live-Wire方法 | 第41-42页 |
| 4.3 提出的一种实用有效的最短路径分割方法 | 第42-48页 |
| 4.3.1 提出的最短路径分割方法的基本思想 | 第42-46页 |
| 4.3.2 提出的最短路径分割方法的实现步骤 | 第46-47页 |
| 4.3.3 最短路径方法的交互式软件实现 | 第47-48页 |
| 4.4 若干种基于最短路径分割方法的结果对比与分析 | 第48-55页 |
| 4.4.1 准确性分析 | 第48-50页 |
| 4.4.2 稳定性分析 | 第50-54页 |
| 4.4.3 综合分析与评价 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |
