| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第17-18页 |
| ·国内外研究概况 | 第18-21页 |
| ·医学成像技术概述 | 第21-24页 |
| ·DICOM 标准简介 | 第24-26页 |
| ·论文篇章结构及主要创新点 | 第26-29页 |
| 第二章 图像分割 | 第29-51页 |
| ·医学图像分割算法 | 第30-35页 |
| ·图像分割的定义 | 第30页 |
| ·图像分割算法分类 | 第30-31页 |
| ·并行边界分割技术 | 第31-32页 |
| ·串行边界分割技术 | 第32页 |
| ·并行区域分割技术 | 第32-33页 |
| ·串行区域分割技术 | 第33-34页 |
| ·讨论与结论 | 第34-35页 |
| ·基于梯度向量流场的分割算法及其应用 | 第35-41页 |
| ·变形模型简介 | 第35-36页 |
| ·传统的变形模型 | 第36-37页 |
| ·梯度向量流场 | 第37-38页 |
| ·算法实现与实验结果 | 第38-41页 |
| ·结合小波变换的新型分水岭分割算法 | 第41-45页 |
| ·分水岭算法简介 | 第41-42页 |
| ·新型分水岭算法 | 第42-45页 |
| ·算法实现与实验结果 | 第45页 |
| ·彩色视网膜血管图像的自动分割算法 | 第45-50页 |
| ·研究背景 | 第45-46页 |
| ·算法实现的关键技术 | 第46-48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·讨论与结论 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 图像重建及可视化 | 第51-79页 |
| ·图像重建技术 | 第51-59页 |
| ·面绘制技术 | 第52-56页 |
| ·体绘制技术 | 第56-58页 |
| ·混合绘制技术 | 第58-59页 |
| ·讨论与结论 | 第59页 |
| ·局域网内超大规模医学数据的并行重建 | 第59-64页 |
| ·研究背景 | 第59-60页 |
| ·算法实现的关键技术 | 第60-63页 |
| ·实验结果 | 第63-64页 |
| ·利用VRML 语言实现虚拟现实可视化 | 第64-70页 |
| ·研究背景 | 第64-66页 |
| ·设计思路 | 第66-69页 |
| ·算法实现与实验结果 | 第69-70页 |
| ·CT 图像重建中的伪影形貌与质量评价 | 第70-77页 |
| ·研究背景 | 第70-71页 |
| ·实验方法 | 第71-75页 |
| ·实验结果 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 图像定量测量 | 第79-94页 |
| ·图像定量测量的参数设置及误差控制 | 第79-83页 |
| ·几何参数 | 第79-80页 |
| ·光密度参数 | 第80-82页 |
| ·特化参数 | 第82页 |
| ·误差因素与误差控制 | 第82-83页 |
| ·分形基本概念与分形维数测定 | 第83-88页 |
| ·分形的基本概念 | 第83-84页 |
| ·分形与小波、混沌的关系 | 第84-85页 |
| ·基于三棱形表面积的分形维数测定方法 | 第85-88页 |
| ·图像测量实例 | 第88-93页 |
| ·感兴趣区域的参数测量 | 第88-91页 |
| ·分形维数对脑部特征的测量 | 第91页 |
| ·分形维数对神经突起生长情况的测量 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 第五章 显微镜图像的计算机处理 | 第94-108页 |
| ·激光扫描共聚焦显微镜图像的计算机处理 | 第94-101页 |
| ·LSCM 的主要原理 | 第94-96页 |
| ·算法实现的关键技术 | 第96-99页 |
| ·实验结果 | 第99-100页 |
| ·讨论与结论 | 第100-101页 |
| ·生物组织连续切片的两步配准和快速重建 | 第101-106页 |
| ·算法流程 | 第101-102页 |
| ·逐步求精的两步配准法 | 第102-103页 |
| ·基于有序数据的Shear-Warp 重建算法 | 第103-104页 |
| ·实验结果 | 第104-106页 |
| ·讨论与结论 | 第106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 第六章 医学图像处理分析系统的开发与设计 | 第108-127页 |
| ·国外著名的图像处理分析软件 | 第108-112页 |
| ·IDL 语言介绍 | 第112-115页 |
| ·IDL 的基本特点 | 第112-114页 |
| ·IDL 的两种图形系统 | 第114-115页 |
| ·医学图像处理分析系统MIPAS 的研发 | 第115-122页 |
| ·系统框架结构 | 第116-117页 |
| ·系统实现功能 | 第117-121页 |
| ·讨论与结论 | 第121-122页 |
| ·CTA/MRA 图像后处理软件VICAAT 的研发 | 第122-126页 |
| ·研究背景 | 第122页 |
| ·系统设计思路 | 第122-124页 |
| ·系统实现功能 | 第124-126页 |
| ·讨论与结论 | 第126页 |
| ·本章小结 | 第126-127页 |
| 第七章 结论 | 第127-130页 |
| ·全文总结 | 第127-129页 |
| ·展望 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-145页 |
| 致谢 | 第145-146页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第146页 |