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医学图像的分割与三维可视化

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题的背景与意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
        1.2.1 医学图像分割的国内外研究现状第13页
        1.2.2 医学图像三维可视化的国内外研究现状第13-14页
    1.3 本文的研究内容第14-15页
    1.4 本文的组织结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 基准层目标轮廓的分割第17-34页
    2.1 医学图像分割算法介绍第17-20页
        2.1.1 医学图像分割概述第17-19页
        2.1.2 医学图像分割算法分类第19-20页
    2.2 基于自适应K-means的像素点聚类第20-25页
        2.2.1 基于Otsu算法的聚类中心的选取第21-23页
        2.2.2 基于K-means的像素点聚类第23-25页
    2.3 基于Graph-Cut的初始区域选取第25-31页
        2.3.1 Graph-Cut概述第25-26页
        2.3.2 基准层目标轮廓的分割第26-31页
    2.4 实验结果分析第31-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第3章 目标区域边界的最终分割第34-52页
    3.1 目标区域的形态学处理第34-40页
        3.1.1 形态学概述第34-36页
        3.1.2 空洞的闭运算填充第36-38页
        3.1.3 边界噪声的开运算消除第38-40页
    3.2 初始轮廓的优化处理第40-45页
        3.2.1 基于极坐标的轮廓点排序第40-42页
        3.2.2 模糊边界段的生成第42-45页
    3.3 基于VFCCV-Snake模型的边界分割第45-49页
        3.3.1 Snake模型概述第45-46页
        3.3.2 目标区域的最终分割第46-49页
    3.4 分割结果分析第49-51页
    3.5 本章总结第51-52页
第4章 基于光线投射的三维体数据绘制第52-68页
    4.1 体绘制概述第52-53页
    4.2 基于光线投射的体渲染第53-57页
        4.2.1 光线投射原理和流程第53-54页
        4.2.2 光线投射的实现第54-57页
    4.3 体绘制的渲染加速第57-62页
        4.3.1 基于GPU的渲染加速第57-59页
        4.3.2 基于法线模板的绘制加速第59-61页
        4.3.3 实验结果分析第61-62页
    4.4 体绘制的交互操作第62-68页
        4.4.1 基于立方切割体的体模型裁剪第62-63页
        4.4.2 基于合成体绘制函数的颜色和不透明度映射第63-67页
        4.4.3 本章总结第67-68页
第5章 总结与展望第68-70页
    5.1 总结第68页
    5.2 展望第68-70页
参考文献第70-73页
致谢第73页

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