| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3.1 医学图像分割算法 | 第10-14页 |
| 1.3.2 心脏图像分割算法 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的研究内容及安排 | 第16-18页 |
| 第2章 CT心脏图像预处理以及可形变模型的研究 | 第18-31页 |
| 2.1 CT心脏图像的预处理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 高斯滤波 | 第20页 |
| 2.1.2 双边滤波 | 第20-22页 |
| 2.2 可形变模型 | 第22-29页 |
| 2.2.1 参数主动轮廓模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 几何活动轮廓模型 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 改进的局域化的活动轮廓模型的医学图像分割算法 | 第31-49页 |
| 3.1 基于局部区域的活动轮廓模型 | 第31-33页 |
| 3.2 典型的基于局部区域的活动轮廓模型 | 第33-40页 |
| 3.2.1 局部CV活动轮廓模型(LCV) | 第34-36页 |
| 3.2.2 局部二值拟合活动轮廓模型(LBF) | 第36-38页 |
| 3.2.3 局部高斯活动轮廓模型(LGD) | 第38-40页 |
| 3.3 改进的局域化的活动轮廓模型 | 第40-48页 |
| 3.3.1 算法实现 | 第41-44页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 主动轮廓模型初始轮廓线设置方法的改进 | 第49-61页 |
| 4.1 初始轮廓线的设置方法 | 第49-50页 |
| 4.2 分水岭算法 | 第50-53页 |
| 4.3 改进分水岭算法的初始轮廓线设置方法 | 第53-59页 |
| 4.3.1 边缘检测算子的选择 | 第54-56页 |
| 4.3.2 内外标记的分水岭分割 | 第56-57页 |
| 4.3.3 形态学运算 | 第57-58页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于局域化的活动轮廓模型和分水岭算法混合分割模型 | 第61-70页 |
| 5.1 算法流程 | 第61-63页 |
| 5.2 实验环境和数据 | 第63-64页 |
| 5.3 分割结果的评估方法 | 第64-65页 |
| 5.4 分割结果和实验分析 | 第65-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第77页 |