| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·图像配准发展现状 | 第12-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 医学图像配准研究基础 | 第17-35页 |
| ·图像配准概述 | 第17页 |
| ·图像配准的数学模型 | 第17-18页 |
| ·图像配准框架 | 第18-28页 |
| ·图像预处理 | 第19-20页 |
| ·空间变换模型 | 第20-23页 |
| ·图像插值 | 第23-25页 |
| ·图像配准效果评价 | 第25-28页 |
| ·图像配准方法 | 第28-31页 |
| ·基于图像灰度的配准方法 | 第28-30页 |
| ·基于图像特征的配准方法 | 第30-31页 |
| ·弹性配准国内外研究状况 | 第31-34页 |
| ·使用基函数的弹性配准 | 第32页 |
| ·基于平滑函数的弹性配准 | 第32-33页 |
| ·基于物理模型的弹性配准 | 第33-34页 |
| ·FEM配准 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于JS测度的医学图像配准 | 第35-51页 |
| ·互严格凹函数测度 | 第35-40页 |
| ·严格凸函数、严格凹函数及其性质 | 第36-38页 |
| ·互严格凹函数测度 | 第38-40页 |
| ·JS测度 | 第40-43页 |
| ·JS测度的定义 | 第40-41页 |
| ·JS测度在图像配准中的应用 | 第41-42页 |
| ·常用JS测度的构造 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-49页 |
| ·各测度运算时间的比较 | 第44页 |
| ·各测度的收敛性能 | 第44-45页 |
| ·抗噪声能力 | 第45-47页 |
| ·多模态医学图像配准的实验结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于混沌变异算子的小生境量子粒子群算法 | 第51-63页 |
| ·配准参数优化的概述 | 第51-52页 |
| ·常用的多参数最优化搜索算法 | 第52-57页 |
| ·POWELL算法 | 第53-55页 |
| ·梯度下降法 | 第55页 |
| ·遗传算法 | 第55-56页 |
| ·模拟退火算法(Simulated Annealing) | 第56页 |
| ·人工免疫网络(Artificial Immune Network) | 第56页 |
| ·粒子群算法(PSO) | 第56-57页 |
| ·基于混沌变异算子的小生境量子粒子群算法(NCQPSO) | 第57-61页 |
| ·量子粒子群算法(QPSO) | 第58-59页 |
| ·RCS小生境进化策略 | 第59页 |
| ·变尺度混沌变异 | 第59页 |
| ·NCQPSO算法流程 | 第59-60页 |
| ·NCQPSO算法实验 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 基于改进Demons和NCQPSO算法的医学图像配准 | 第63-79页 |
| ·基于光流场模型的弹性配准算法 | 第63-65页 |
| ·Demons配准算法 | 第65-66页 |
| ·改进的Demons配准算法 | 第66-71页 |
| ·JS测度梯度 | 第67-68页 |
| ·改进的Demons算法实验 | 第68-71页 |
| ·基于改进Demons和NCQPSO算法的医学图像配准实验 | 第71-77页 |
| ·图像配准算法的实现流程 | 第72页 |
| ·实验结果与分析 | 第72-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第6章 结论与展望 | 第79-81页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的科研项目 | 第88页 |
