基于特征向量的二维颅脑CT图像配准与分割

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章 绪论	第10-14页
·引言	第10-11页
·国内外颅脑病变检出研究现状	第11-13页
·颅脑病变检出算法的研究现状	第11-12页
·当前研究存在的不足	第12-13页
·论文内容的安排	第13-14页
第二章 颅脑CT图像特征向量的构建	第14-26页
·引言	第14-15页
·颅脑CT图像的先验知识	第15-17页
·颅脑CT图像的组成	第15页
·颅脑CT图像的灰度值	第15-17页
·医学图像的纹理研究现状	第17-19页
·空域频域联合分析法	第17-18页
·统计法	第18页
·纹理特征在医学图像中的应用	第18-19页
·高分辨率颅脑CT图像特征向量的构造	第19-26页
·基于局部直方图的特征向量的构造	第20-22页
·特征向量性能及讨论	第22-26页
第三章 基于特征向量的颅脑CT图像非刚性配准算法	第26-48页
·引言	第26-27页
·非刚性配准算法的研究现状	第27-31页
·基于灰度的算法	第28-29页
·基于特征的算法	第29-31页
·混合算法	第31页
·基于特征向量的标志点自动搜索算法	第31-39页
·基于特征向量的标志点搜索算法介绍	第31-34页
·算法性能的验证实验及结果讨论	第34-39页
·基于特征向量的近似薄板样条非刚性配准算法	第39-43页
·近似薄板样条算法介绍	第39-42页
·基于特征向量的近似薄板样条非刚性配准算法	第42-43页
·实验结果及讨论	第43-48页
·模拟图像非刚性配准	第43-44页
·真实颅脑CT图像非刚性配准	第44-48页
第四章 基于特征向量的颅脑CT图像分割	第48-60页
·引言	第48-49页
·颅脑图像的分割算法研究现状	第49-52页
·颅脑图像分割算法研究现状	第49-50页
·研究CT颅脑图像分割算法的必要性	第50-52页
·基于特征向量的颅脑 CT 图像分割算法	第52-57页
·特征向量对颅脑CT图像不同组织区分度讨论	第52-53页
·基于特征向量的颅脑CT图像分割算法	第53-57页
·实验结果及讨论	第57-60页
第五章 总结与展望	第60-64页
·总结	第60-61页
·研究工作的不足与展望	第61-64页
参考文献	第64-71页
致谢	第71-72页
读硕士期间发表的论文	第72页