摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-15页 |
第一章 绪论 | 第15-24页 |
·课题研究的目的和意义 | 第15-18页 |
·脑部医学图像分割问题 | 第18-21页 |
·磁共振成像 | 第18-20页 |
·脑部医学图像分割的定义 | 第20页 |
·脑部MR图像的特点 | 第20-21页 |
·本文的主要创新 | 第21-22页 |
·本文的组织结构 | 第22-23页 |
参考文献 | 第23-24页 |
第二章 脑组织分割方法 | 第24-45页 |
·概述 | 第24-25页 |
·三大脑组织分割方法 | 第25-33页 |
·基于象素的统计概率分类方法 | 第25-27页 |
·基于区域的分割方法 | 第27-28页 |
·聚类的方法 | 第28-29页 |
·图论的方法 | 第29页 |
·变形模型和水平集的方法 | 第29-32页 |
·混合的方法 | 第32页 |
·基于模糊连接度的方法 | 第32-33页 |
·脑组织的子结构分割方法 | 第33-34页 |
·病理脑组织结构的分割方法 | 第34页 |
·分割结果的评估 | 第34-35页 |
参考文献 | 第35-45页 |
第三章 偏场校正和邻域约束的FCM脑组织3D分割 | 第45-62页 |
·引言 | 第45-46页 |
·算法 | 第46-50页 |
·新算法的目标函数 | 第46-48页 |
·参数的估计 | 第48-49页 |
·算法的初始化 | 第49-50页 |
·递归优化算法 | 第50页 |
·算法分割实验和验证 | 第50-58页 |
·实验数据和量化比较测度 | 第50-52页 |
·实验参数的选择 | 第52页 |
·实验结果 | 第52-58页 |
·讨论和结论 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
第四章 基于多约束和动态先验的MR脑图像自动分割 | 第62-89页 |
·概述 | 第62-64页 |
·MCDPMRF-EM算法 | 第64-76页 |
·符号定义和观察模型 | 第64-65页 |
·多约束模型及动态先验 | 第65-69页 |
·MCDPMRF-EM分割算法 | 第69-76页 |
·实验和验证 | 第76-84页 |
·实验数据和量化比较测度 | 第76-77页 |
·实验参数的选择 | 第77-78页 |
·实验结果 | 第78-84页 |
·讨论与结论 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-89页 |
第五章 基于水平集和解剖学约束的黑质神经核团三维分割 | 第89-97页 |
·引言 | 第89-90页 |
·图像数据 | 第90页 |
·临床数据 | 第90页 |
·金标准 | 第90页 |
·方法 | 第90-94页 |
·方法概述 | 第90-92页 |
·黑质的初步分割 | 第92-93页 |
·黑质分割边界的细调 | 第93-94页 |
·实验结果 | 第94-95页 |
·结论与展望 | 第95页 |
参考文献 | 第95-97页 |
第六章 基于图论的交互式脑部肿瘤MRI自动三维分割 | 第97-105页 |
·引言 | 第97-98页 |
·图论的基本理论 | 第98页 |
·MRI数据 | 第98页 |
·分割方法 | 第98-101页 |
·分割的能量函数 | 第99页 |
·图的构造 | 第99-100页 |
·组织灰度分布的参数估计 | 第100页 |
·算法流程 | 第100-101页 |
·实验及结果 | 第101页 |
·结论 | 第101-102页 |
参考文献 | 第102-105页 |
第七章 基于统计分类和图论的脑室系统三维自动分割 | 第105-122页 |
·引言 | 第105-106页 |
·数据 | 第106页 |
·方法 | 第106-109页 |
·MCDPMRF-EM算法和初始分类 | 第109-110页 |
·各脑室种子像素点提取 | 第110页 |
·硬约束、图的构造和s/t最大流-最小切优化分割 | 第110-112页 |
·实验和验证 | 第112-116页 |
·实验数据和量化比较测度 | 第112-113页 |
·实验结果 | 第113-116页 |
·讨论和结论 | 第116-120页 |
参考文献 | 第120-122页 |
第八章 总结和展望 | 第122-125页 |
·总结 | 第122-123页 |
·研究展望 | 第123-125页 |
攻读博士学位期间成果 | 第125-126页 |
致谢 | 第126-127页 |