首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于收敛指数的显微图像中细胞检测计数与三维重建研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第13-32页
    1.1 课题背景及意义第13-15页
        1.1.1 课题研究背景第13-14页
        1.1.2 课题研究意义第14-15页
    1.2 细胞检测计数与三维重建研究现状第15-25页
        1.2.1 细胞检测计数研究现状第15-20页
        1.2.2 神经元细胞解剖结构三维重建研究现状第20-25页
    1.3 收敛指数理论概述第25-30页
        1.3.1 收敛指数第26-27页
        1.3.2 收敛指数滤波家族成员第27-30页
    1.4 本文的主要研究内容第30页
    1.5 本文的内容安排第30-32页
第2章 基于滑动带滤波的高密度细胞检测与计数第32-52页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 高密度细胞计数第33-36页
        2.2.1 细胞处理方法第33-34页
        2.2.2 视网膜感光细胞计数第34-36页
    2.3 细胞数据第36-38页
        2.3.1 数据来源与采集方式第36页
        2.3.2 图像特点第36-38页
    2.4 基于滑动带滤波的高密度细胞检测方法第38-43页
        2.4.1 滑动带滤波第39-40页
        2.4.2 细胞检测算法第40-42页
        2.4.3 细胞检测性能评估方法第42-43页
    2.5 实验结果与分析第43-51页
        2.5.1 参数设计与选择第43页
        2.5.2 细胞检测实验结果分析第43-47页
        2.5.3 同类方法比较结果第47-51页
    2.6 本章小结第51-52页
第3章 基于修饰滑动带滤波的明亮视野细胞检测与计数第52-69页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 细胞制备与数据获取第53-56页
        3.2.1 杆状病毒表达体系第53-54页
        3.2.2 基于血球计数板的细胞计数第54-55页
        3.2.3 昆虫细胞培养第55-56页
        3.2.4 昆虫细胞图像数据采集第56页
    3.3 基于修饰滑动带滤波的细胞检测方法第56-61页
        3.3.1 流程及评估方法第56-58页
        3.3.2 明暗视野下细胞图像比较第58-60页
        3.3.3 基于修饰滑动带滤波的明亮视野细胞计数第60-61页
    3.4 实验结果与分析第61-68页
        3.4.1 参数设计与选择第61-63页
        3.4.2 细胞检测结果分析与同类方法比较第63-68页
    3.5 本章小结第68-69页
第4章 神经元细胞三维图像种子点检测第69-88页
    4.1 引言第69-70页
    4.2 数据集预处理第70-75页
        4.2.1 数据集第70页
        4.2.2 管状滤波器(Vesselness)增强第70-72页
        4.2.3 三维梯度向量流第72-75页
    4.3 基于滑动体滤波的神经元细胞种子点检测方法第75-79页
        4.3.1 空间收敛指数第76-77页
        4.3.2 滑动体滤波器第77-78页
        4.3.3 种子点筛选第78-79页
    4.4 实验结果与分析第79-87页
        4.4.1 图像可视化及预处理结果第79-81页
        4.4.2 种子点筛选结果比较第81-87页
    4.5 本章小结第87-88页
第5章 基于骨架的神经元细胞解剖结构重建第88-113页
    5.1 引言第88-89页
    5.2 活动轮廓模型概述第89-93页
        5.2.1 2D活动轮廓模型第89-90页
        5.2.2 2D GVF Snake模型第90-91页
        5.2.3 3D可变曲面模型第91-92页
        5.2.4 开放曲线模型第92-93页
    5.3 神经元细胞骨架重建第93-97页
        5.3.1 模型设计第93-95页
        5.3.2 重建算法描述第95-97页
    5.4 神经元细胞半径边缘估计第97-100页
        5.4.1 传统神经元半径估计方法第97-99页
        5.4.2 基于 2D滑动带的神经元半径估计方法第99-100页
    5.5 基于轮廓线的神经元细胞表面重建第100-102页
        5.5.1 轮廓线表示第100-101页
        5.5.2 神经元细胞表面生成与平滑第101-102页
    5.6 实验结果与分析第102-111页
        5.6.1 参数选择第102-103页
        5.6.2 实验结果分析第103-111页
    5.7 本章小结第111-113页
结论第113-115页
参考文献第115-128页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第128-130页
致谢第130-131页
个人简历第131-132页
附录第132-134页

论文共134页,点击 下载论文
上一篇:固液界面表面电荷对微纳米尺度流体阻力影响的研究
下一篇:嵌入式实时系统节能和可靠性优化算法研究