基于图割和ASM的心脏图像分割研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 医学图像分割研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 医学成像技术介绍 | 第9页 |
| 1.1.2 常见医学图像分割算法简介 | 第9-12页 |
| 1.2 心脏图像分割的特点、研究现状及意义 | 第12-14页 |
| 1.2.1 心脏分割特点 | 第12-13页 |
| 1.2.2 心脏分割的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 全心脏分割研究 | 第14页 |
| 1.3 本文使用的心脏数据 | 第14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 Graph Cuts算法的实现与应用 | 第16-31页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.1.1 Graph Cuts研究背景现状 | 第16页 |
| 2.1.2 Graph Cuts算法实现平台简介 | 第16-17页 |
| 2.2 Graph Cuts算法的基本理论 | 第17-24页 |
| 2.2.1 图的定义 | 第17页 |
| 2.2.2 能量函数 | 第17-18页 |
| 2.2.3 s-t网络与割 | 第18-19页 |
| 2.2.4 最大流最小割算法 | 第19-22页 |
| 2.2.5 图割算法的流程 | 第22-24页 |
| 2.3 图割算法实验结果与分析 | 第24-29页 |
| 2.4 图割算法优缺点 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 ASM算法的实现与应用 | 第31-46页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 ASM算法的基本理论 | 第31-39页 |
| 3.2.1 点分布模型 | 第31-33页 |
| 3.2.2 训练样本对齐 | 第33-34页 |
| 3.2.3 主成分分析 | 第34-35页 |
| 3.2.4 建立局部特征 | 第35-36页 |
| 3.2.5 模型的初始定位 | 第36-37页 |
| 3.2.6 计算新的位置 | 第37页 |
| 3.2.7 计算形状和姿态参数 | 第37-38页 |
| 3.2.8 参数更新 | 第38页 |
| 3.2.9 多分辨率更新 | 第38-39页 |
| 3.3 实验步骤与结果 | 第39-45页 |
| 3.3.1 训练 | 第39-42页 |
| 3.3.2 匹配 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 实验结果分析与研究 | 第46-68页 |
| 4.1 图割算法结果分析 | 第46-51页 |
| 4.1.1 图割算法增加预处理 | 第46-50页 |
| 4.1.2 图割算法增加预处理后的结果 | 第50-51页 |
| 4.2 ASM结果研究 | 第51-66页 |
| 4.2.1 曲线拟合 | 第51-53页 |
| 4.2.2 分割结果分析 | 第53-65页 |
| 4.2.3 生理学意义 | 第65-66页 |
| 4.2.4 生理学结论 | 第66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第73页 |
