| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 海马体解剖结构 | 第10-11页 |
| 1.1.2 海马体与记忆的关系 | 第11页 |
| 1.1.3 海马体与疾病的关系 | 第11-12页 |
| 1.2 脑部海马体磁共振图像分割研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 脑部MRI海马体特点 | 第12-14页 |
| 1.2.2 海马体的分割方法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于MRI的海马体分割算法分析 | 第18-27页 |
| 2.1 图像分割方法 | 第18-19页 |
| 2.2 二维海马体分割算法 | 第19-20页 |
| 2.3 三维海马体分割算法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于形变模型的海马体分割方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于图谱配准的海马体分割方法 | 第21-24页 |
| 2.3.2.1 基于单图谱的海马体分割方法 | 第21-22页 |
| 2.3.2.2 基于多图谱配准的图像分割方法 | 第22-24页 |
| 2.4 分割算法评价标准 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于二次局部配准的海马体三维分割方法 | 第27-53页 |
| 3.1 图谱配准方法分析 | 第27-32页 |
| 3.1.1 图谱配准的过程和方法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 图谱配准空间变换模型和相似性测度 | 第29-31页 |
| 3.1.3 基于单次配准方法存在的问题 | 第31-32页 |
| 3.2 二次局部配准的海马体分割方法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于二次局部配准的海马体分割算法实现 | 第33-42页 |
| 3.3.1 预处理 | 第34-36页 |
| 3.3.2 图谱配准与标签形变 | 第36-37页 |
| 3.3.3 标签融合 | 第37-41页 |
| 3.3.4 海马体分割结果 | 第41-42页 |
| 3.3.5 分割结果评价 | 第42页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第42-52页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 3.4.2 实验流程 | 第43-44页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第44-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 改进的基于三维点分布形状模型的海马体分割算法 | 第53-76页 |
| 4.1 基于PDM模型的海马体分割方法 | 第53-64页 |
| 4.1.1 PDM点分布模型 | 第54-58页 |
| 4.1.2 纹理特征与形状特征提取 | 第58-61页 |
| 4.1.3 基于PDM模型的形状融合 | 第61-63页 |
| 4.1.4 PDM形状演化 | 第63-64页 |
| 4.2 改进的PDM形状融合与演化方法 | 第64-68页 |
| 4.2.1 形状特征与纹理特征的权值设置 | 第64-65页 |
| 4.2.2 局部邻域点扩展移动的演化方法 | 第65-68页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第68-75页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第68-69页 |
| 4.3.2 实验流程 | 第69页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第69-75页 |
| 4.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 全文总结 | 第76页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |