| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·医学图像分割研究的背景 | 第6-8页 |
| ·图像分割的定义 | 第8-9页 |
| ·医学图像分割的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究工作和论文结构 | 第11-13页 |
| ·本文研究工作及创新点 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 医学图像分割研究基础 | 第13-25页 |
| ·图像分割方法综述 | 第13-14页 |
| ·二维图像分割方法 | 第14-23页 |
| ·基于直方图的方法 | 第14-18页 |
| ·基于边缘轮廓的方法 | 第18-21页 |
| ·基于区域的分割技术 | 第21-22页 |
| ·基于形变模型的分割方法 | 第22-23页 |
| ·三维图像分割方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于Chan-Vese水平集的梯度加速分割模型 | 第25-45页 |
| ·Level Set 模型 | 第25-33页 |
| ·Level Set的基本思想 | 第25-30页 |
| ·Level Set算法的速度扩展 | 第30-31页 |
| ·Level Set方法的改进 | 第31-33页 |
| ·Mumford-Shah 模型 | 第33-34页 |
| ·Chan-Vese模型 | 第34-38页 |
| ·基于Chan-Vese 模型的梯度加速模型 | 第38-44页 |
| ·消除重新初始化 | 第39页 |
| ·基于Chan-Vese水平集的梯度加速分割模型 | 第39-41页 |
| ·算法实现 | 第41-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于Chan-Vese算法的自适应分等级分割方法 | 第45-56页 |
| ·多相分割 | 第45-48页 |
| ·无监督的分等级分割 | 第48页 |
| ·自适应的分等级分割 | 第48-49页 |
| ·多相分割、无监督的分等级分割和自适应的分等级分割的比较 | 第49-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于互信息和Chan-Vese模型的图像分割方法 | 第56-62页 |
| ·互信息基本理论 | 第56-57页 |
| ·基于互信息和Chan-Vese模型的图像分割方法及其数值化方法 | 第57-58页 |
| ·互信息的实现方法 | 第58-59页 |
| ·实验及结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
