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基于MRF的脑组织MRI图像分割算法研究与实现

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 课题的研究背景和目的第10-11页
    1.3 国内外发展研究现状第11-15页
    1.4 本文研究的主要内容及章节安排第15-17页
第2章 脑组织图像分割算法流程设计及颅骨分割研究与实现第17-31页
    2.1 MRI图像特征分析第17-18页
    2.2 脑组织分割算法流程设计第18-19页
    2.3 脑组织MRI图像颅骨分割方法与实验分析第19-27页
        2.3.1 阈值法第19-20页
        2.3.2 区域增长法第20-21页
        2.3.3 K均值算法第21-23页
        2.3.4 模糊C-均值法第23-24页
        2.3.5 BET算法第24-27页
    2.4 基于BET算法的颅骨分割算法改进第27-30页
        2.4.1 BET算法的作用力参数改进第27-28页
        2.4.2 改进的BET算法分割实现及实验比较分析第28-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 基于GMM脑组织图像分割算法研究与实现第31-45页
    3.1 GMM分割算法流程设计第31-32页
    3.2 GMM模型分析第32页
    3.3 GMM的参数估计与仿真分析第32-36页
        3.3.1 MAP估计第32-33页
        3.3.2 最大似然估计第33-34页
        3.3.3 EM估计第34-35页
        3.3.4 EM算法仿真分析第35-36页
    3.4 基于GA的EM算法改进与仿真分析第36-41页
        3.4.1 GA原理分析及算法流程第36-37页
        3.4.2 基于GA的EM算法改进设计流程第37-39页
        3.4.3 改进的EM算法实现与仿真实验分析第39-41页
    3.5 基于GMM的脑组织分割算法实现第41-44页
        3.5.1 基于GMM的脑组织分割算法流程设计第41-42页
        3.5.2 脑组织MRI图像的GMM模型设计第42-43页
        3.5.3 改进EM算法的脑组织GMM模型参数估计第43-44页
        3.5.4 实验与分析第44页
    3.6 本章小结第44-45页
第4章 基于MRF模型双特征场的脑组织图像分割算法研究与实现第45-63页
    4.1 MRF模型分析第45-48页
        4.1.1 MRF模型的标号问题第45-46页
        4.1.2 邻域系统和势团第46-47页
        4.1.3 马尔可夫随机场第47-48页
        4.1.4 MRF与GRF的等价关系第48页
    4.2 基于MRF的脑组织分割算法流程设计第48-49页
    4.3 基于MRF的脑组织分割算法实现与实验分析第49-51页
        4.3.1 脑组织MRI图像的MRF模型设计第49-50页
        4.3.2 参数估计及实验分析第50-51页
    4.4 双特征随机场的模型分析第51-56页
        4.4.1 灰度特征随机场模型第52-53页
        4.4.2 纹理特征随机场模型第53-56页
        4.4.3 标号随机场模型第56页
    4.5 基于MRF双特征场的改进模型设计第56-59页
        4.5.1 双特征场的建模第56-57页
        4.5.2 联合的双特征随机场模型第57-58页
        4.5.3 ICM方法优化联合双特征场的MAP估计第58-59页
    4.6 基于MRF双特征场的脑组织分割算法流程设计第59-60页
    4.7 基于MRF双特征场的脑组织分割算法实现与比较分析第60-62页
        4.7.1 基于MRF改进算法的脑组织分割步骤第60页
        4.7.2 基于MRF改进算法的脑组织分割结果及比较分析第60-62页
    4.8 本章小结第62-63页
第5章 总结与展望第63-65页
    5.1 本文工作总结第63-64页
    5.2 进一步研究展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果第69页
    一、攻读学位期间发表的论文第69页
    二、参加的科研项目第69页

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