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基于聚类分析提取DSC-MRI脑灌注的动脉输入函数

中文摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-40页
    1.1 动态敏感对比磁共振成像简述第13-17页
        1.1.1 磁共振灌注成像原理及序列第13-15页
        1.1.2 灌注成像的脑血液动力学参数第15-17页
    1.2 动态敏感对比磁共振成像的临床应用第17-21页
    1.3 动态敏感对比磁共振成像的分析第21-26页
        1.3.1 灌注图像的半定量分析第21-23页
        1.3.2 灌注图像的定量分析第23-26页
    1.4 动脉输入函数的提取第26-38页
        1.4.1 动脉输入函数的概念及作用第26-30页
        1.4.2 动脉输入函数的测量位置第30-36页
        1.4.3 动脉输入函数的提取方法第36-38页
        1.4.4 部分容积效应对动脉输入函数提取结果的影响第38页
    1.5 本文研究内容第38-40页
第2章 基于k均值聚类算法半自动提取动脉输入函数第40-56页
    2.1 引言第40-41页
    2.2 材料和方法第41-50页
        2.2.1 灌注定量的理论背景第41页
        2.2.2 临床灌注数据的获取第41-42页
        2.2.3 K均值聚类算法第42-43页
        2.2.4 动脉输入函数的半自动提取第43-49页
        2.2.5 动脉输入函数的手动提取第49页
        2.2.6 手动和半自动提取结果的比较第49-50页
    2.3 实验结果第50-52页
    2.4 讨论第52-55页
    2.5 本章小结第55-56页
第3章 k均值聚类与模糊c均值聚类提取动脉输入函数的效能比较第56-80页
    3.1 引言第56-57页
    3.2 材料和方法第57-68页
        3.2.1 计算机模拟数据的构建第57-61页
        3.2.2 临床灌注数据的获取第61-62页
        3.2.3 动脉输入函数的提取第62-67页
        3.2.4 统计分析第67-68页
    3.3 实验结果第68-76页
        3.3.1 模拟实验结果第68页
        3.3.2 临床实验结果第68-76页
    3.4 讨论第76-79页
    3.5 本章小结第79-80页
第4章 评估归一化分割聚类算法提取动脉输入函数的效能第80-96页
    4.1 引言第80页
    4.2 材料和方法第80-86页
        4.2.1 计算机模拟数据的构建第81页
        4.2.2 模拟数据的动脉输入函数提取第81-84页
        4.2.3 临床灌注数据的获取第84-85页
        4.2.4 临床数据的动脉输入函数提取第85页
        4.2.5 统计分析第85-86页
    4.3 实验结果第86-91页
        4.3.1 模拟实验结果第87-90页
        4.3.2 临床实验结果第90-91页
    4.4 讨论第91-94页
    4.5 本章小结第94-96页
第5章 评估凝聚层次聚类算法提取动脉输入函数的效能第96-112页
    5.1 引言第96-97页
    5.2 材料和方法第97-102页
        5.2.1 临床灌注数据的获取第97-98页
        5.2.2 计算机模拟数据的构建第98页
        5.2.3 动脉输入函数的提取第98-101页
        5.2.4 统计分析第101-102页
    5.3 实验结果第102-108页
        5.3.1 模拟实验结果第102-105页
        5.3.2 临床实验结果第105-108页
    5.4 讨论第108-111页
    5.5 本章小结第111-112页
第6章 三种稳定聚类算法提取动脉输入函数的效能比较第112-126页
    6.1 引言第112-113页
    6.2 材料和方法第113-120页
        6.2.1 灌注数据的获取第114-115页
        6.2.2 动脉输入函数的提取第115-119页
        6.2.3 统计分析第119-120页
    6.3 实验结果第120-124页
        6.3.1 模拟实验结果第120-121页
        6.3.2 临床实验结果第121-124页
    6.4 讨论第124-125页
    6.5 本章小结第125-126页
第7章 总结第126-128页
参考文献第128-139页
致谢第139-140页
在读期间发表的论文第140页

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