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基于活动轮廓模型的人脑MRI结构像多层次分割方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-18页
第一章 绪论第18-28页
   ·研究背景、对象、目的与意义第18-21页
     ·研究背景——磁共振结构像数据及其成像原理第18-20页
     ·研究对象、目的、临床意义及研究重点第20-21页
   ·国内外技术现状分析第21-24页
     ·自动分割模型第21-24页
     ·人机交互式分割模型第24页
   ·本文的技术路线第24-25页
   ·本文的主要工作第25-28页
第二章 曲线的隐显式表示与活动轮廓模型第28-40页
   ·引言第28页
   ·曲线的显式与隐式表示第28-31页
     ·参数化曲线第28-29页
     ·水平集方法表示的隐曲线第29-31页
   ·基于边缘与基于区域的活动轮廓模型第31-33页
     ·基于边缘的活动轮廓模型第31-32页
     ·基于区域的活动轮廓模型第32-33页
   ·二相C-V 模型及其数值计算第33-37页
     ·二相C-V 模型第33-35页
     ·二相C-V 模型的数值计算第35-37页
   ·实验结果及讨论第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第三章 基于C-V 模型的塔式多相水平集分割算法及其在AMRI 多目标分割上的应用第40-63页
   ·引言第40页
   ·塔式多相水平集分割算法第40-48页
     ·多目标分割策略第40-41页
     ·背景填充技术第41-43页
     ·塔式多相C-V 模型第43-47页
     ·塔式多相C-V 模型的多层次分割停止条件第47-48页
   ·实验结果及讨论第48-62页
     ·合成图像多层次分割实验第48-50页
     ·MRI 的塔式多层次分割误差分析第50-56页
     ·MRI 脑肿瘤检测第56-62页
   ·本章小结第62-63页
第四章 基于二相C-V 模型和广义背景填充技术的塔式多相水平集分割算法第63-85页
   ·引言第63-64页
   ·基于二相C-V 模型和广义背景填充技术的塔式多相模型第64-67页
     ·二相C-V 模型分割原理第64页
     ·广义背景填充技术第64-67页
   ·实验结果及讨论第67-84页
     ·基于广义背景填充技术的合成图像多层次分割第67-72页
     ·广义填充技术对MRI 多层次分割的影响及分割误差分析第72-80页
     ·少量人工干预的人机交互式MRI 脑肿瘤分割第80-84页
   ·本章小结第84-85页
第五章 矢量量化的塔式多相水平集分割算法第85-103页
   ·引言第85-86页
   ·矢量量化C-V 模型第86-87页
   ·矢量量化塔式多相C-V 模型第87-91页
     ·矢量量化塔式多相C-V 模型的基本模型第87-89页
     ·矢量量化塔式多相C-V 模型的停止条件第89-90页
     ·矢量量化塔式多相C-V 模型的广义模型第90-91页
   ·实验结果及讨论第91-102页
     ·三信道彩色合成图像多层次分割实验第91-94页
     ·MRI-SPECT 双信道矢量量化图像多层次分割实验第94-97页
     ·T_1 -T_2 加权双信道矢量量化MRI 多层次分割实验第97-100页
     ·基于矢量量化塔式多相C-V 模型广义模型的肿瘤轮廓调节实验第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第六章 三维塔式多相C-V 模型第103-113页
   ·引言第103页
   ·三维C-V 模型第103-105页
   ·三维塔式多相C-V 模型第105-106页
   ·三维塔式多相C-V 模型的快速计算第106-108页
   ·实验结果及讨论第108-112页
     ·初始轮廓对三维塔式多相C-V 模型的影响第108-109页
     ·三维塔式多相C-V 模型的分割误差分析第109-111页
     ·三维脑肿瘤检测第111-112页
   ·本章小结第112-113页
第七章 基于并行多相C-V 模型的塔式多相水平集分割算法第113-125页
   ·引言第113页
   ·并行多相C-V 模型第113-116页
   ·塔式并行多相C-V 模型第116-119页
   ·实验结果及讨论第119-124页
   ·本章小节第124-125页
第八章 总结与展望第125-128页
   ·全文总结第125-127页
   ·研究展望第127-128页
参考文献第128-136页
致谢第136-137页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第137-138页

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