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医学图像弹性配准新算法的研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-19页
第一章 引言第19-28页
   ·什么是图像配准第20-22页
   ·图像配准的应用第22-25页
   ·本文的内容安排第25-26页
   ·本文的主要工作第26页
 参考文献第26-28页
第二章 医学图像配准方法分类第28-41页
   ·引言第28-30页
   ·配准算法的分类第30-38页
     ·基于特征空间的分类第32-33页
       ·基于象素的配准算法第32页
       ·基于变换的配准算法第32-33页
       ·基于特征的配准算法第33页
     ·基于搜索空间的分类第33-35页
       ·局部模型第34页
       ·全局模型第34页
       ·半局部模型第34-35页
     ·基于代价函数的分类第35-36页
       ·基于相关的方法第35页
       ·基于概率的方法第35-36页
       ·利用正则化项的配准第36页
     ·按搜索方法分类第36-38页
       ·直接求解第36-37页
       ·穷尽搜索第37页
       ·动态规划第37页
       ·偏微分方程第37页
       ·多维优化算法第37页
       ·多分辨率算法第37-38页
   ·小结第38页
 参考文献第38-41页
第三章 基于B样条的多分辨率配准算法第41-49页
   ·均匀B样条的性质第41-43页
   ·离散B样条滤波器第43-44页
   ·多分辨率算法第44-47页
   ·小结第47页
 参考文献第47-49页
第四章 基于刚—弹性变换的医学图像多分辨率配准算法第49-73页
   ·简介第49-50页
   ·基于B样条的刚—弹性变形模型第50-58页
     ·变形函数第50-51页
     ·多分辨率图像第51-52页
     ·图像插值第52页
     ·基函数的选择第52-54页
     ·从刚性变换到弹性变换第54-55页
     ·算法的改进第55-57页
     ·目标函数及其优化算法第57-58页
   ·实验结果及分析第58-71页
     ·刚性人工变形配准试验第58-60页
     ·真实医学图像配准试验第60-71页
       ·人工变形第60页
       ·无噪声图像试验结果第60-69页
       ·有噪声图像配准结果第69-71页
   ·结论第71页
 参考文献第71-73页
第五章 基于先验知识和Markov随机场模型的医学图像弹性配准方法第73-92页
   ·简介第73-74页
   ·Markov随机场基本理论第74-80页
     ·邻域系统与势团第75-77页
     ·Markov随机场第77-78页
     ·Gibbs随机场与Markov-Gibbs等效性第78-79页
     ·多级逻辑模型第79-80页
   ·基于B样条的弹性变形模型第80-81页
     ·变形函数第80-81页
     ·图像插值第81页
   ·利用先验知识基于马尔可夫模型的配准算法第81-85页
     ·马尔可夫模型第82-84页
     ·优化方法第84-85页
   ·试验结果第85-89页
   ·结论第89-90页
 参考文献第90-92页
第六章 基于模糊集的医学图像弹性配准方法第92-104页
   ·简介第92-93页
   ·模糊理论的基本概念第93-95页
     ·模糊理论的产生和发展第93页
     ·基本概念第93-95页
   ·传统的基于互信息量的配准算法第95-96页
     ·基于Parzen窗的概论密度函数估计第95页
     ·优化算法第95-96页
   ·基于模糊集的配准算法第96-99页
     ·基于灰度的模糊互信息量第96-98页
       ·模糊集的定义第96页
       ·模糊集的概率、模糊嫡和模糊互信息量第96-97页
       ·模糊嫡的不同定义第97-98页
       ·优化算法第98页
     ·基于空间模糊的多分辨率算法第98-99页
       ·模糊集的定义第98页
       ·利用模糊集实现多分辨率算法第98-99页
   ·实验结果第99-101页
   ·结论第101-102页
 参考文献第102-104页
第七章 结论第104-106页
攻读学位期间成果第106-107页
致谢第107-108页
学位论文原创性声明第108页
学位论文版权使用授权书第108页

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