多光谱医学图像的组织分割和特征描述方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 概述 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究现状概述 | 第14-17页 |
| 1.2.1 多光谱医学图像分割研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 组织特征描述研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 课题意义和研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 课题的研究意义 | 第17页 |
| 1.3.2 课题主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 多光谱医学图像组织分割方法 | 第19-33页 |
| 2.1 多光谱医学图像分析 | 第19-20页 |
| 2.1.1 多光谱医学成像技术 | 第19-20页 |
| 2.1.2 多光谱医学图像特点 | 第20页 |
| 2.2 多光谱医学图像特征显著性分析 | 第20-23页 |
| 2.2.1 多光谱医学图像组织显著图建立方法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 多光谱图像特征显著图计算 | 第22-23页 |
| 2.3 基于组织连通性的灰度共生矩阵的分割方法 | 第23-25页 |
| 2.4 基于光谱信息增强目标组织显著性的组织分割 | 第25-32页 |
| 2.4.1 多光谱图像的相关性分析 | 第26-27页 |
| 2.4.2 基于光谱信息增强目标组织显著性 | 第27-29页 |
| 2.4.3 基于类间方差的组织显著性增强结果评价 | 第29-30页 |
| 2.4.4 光谱信息增强显著性的组织分割 | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于改进LBP算子血管提取方法 | 第33-41页 |
| 3.1 血管提取方法 | 第33-37页 |
| 3.1.1 基于一维最大信息熵分割血管 | 第34-35页 |
| 3.1.2 区域生长方法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 线检测器血管提取方法 | 第36-37页 |
| 3.2 局部二进制模式纹理特征描述方法 | 第37-38页 |
| 3.3 基于改进LBP构造血管描述算子的提取方法 | 第38-40页 |
| 3.3.1 构造血管描述算子 | 第38-40页 |
| 3.3.2 基于改进LBP描述算子提取血管 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 多光谱图像组织分割结果 | 第41-49页 |
| 4.1 多光谱图像组织分割总体方案 | 第41页 |
| 4.2 组织分割结果及评价 | 第41-44页 |
| 4.2.1 组织分割结果 | 第41-43页 |
| 4.2.2 组织分割结果评价 | 第43-44页 |
| 4.3 多光谱航拍图像分割 | 第44-45页 |
| 4.4 改进LBP血管提取结果 | 第45-48页 |
| 4.4.1 图像预处理 | 第45页 |
| 4.4.2 基于改进LBP血管提取方法流程 | 第45-46页 |
| 4.4.3 组织血管提取结果 | 第46-47页 |
| 4.4.4 眼底血管的提取结果 | 第47-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 组织特征描述 | 第49-63页 |
| 5.1 组织特征描述总体方案 | 第49页 |
| 5.2 基于形状特征的组织描述方法 | 第49-53页 |
| 5.2.1 组织区域特征 | 第49-50页 |
| 5.2.2 组织生长模式 | 第50-51页 |
| 5.2.3 轮廓特征 | 第51-53页 |
| 5.3 灰度分布特征 | 第53-58页 |
| 5.3.1 灰度特征 | 第53-54页 |
| 5.3.2 灰度统计特征描述 | 第54-57页 |
| 5.3.3 偏度与峰度 | 第57-58页 |
| 5.4 乳腺组织特征描述 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第71-73页 |
| 作者与导师简介 | 第73-75页 |
| 附件 | 第75-76页 |
