基于WFCM与RSF模型的脊柱CT影像分割算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外脊柱分割现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 医学影像分割研究现状 | 第11页 |
| 1.3.2 国内外脊柱CT影像分割研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第15-25页 |
| 2.1 模糊聚类算法 | 第15-20页 |
| 2.1.1 模糊聚类 | 第15-16页 |
| 2.1.2 模糊集合理论基础 | 第16页 |
| 2.1.3 传统的模糊C均值聚类算法 | 第16-20页 |
| 2.2 基于曲线演化理论的水平集方法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 曲线演化理论 | 第20-22页 |
| 2.2.2 水平集方法实现原理 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 加权的模糊C均值聚类算法 | 第25-34页 |
| 3.1 WFCM算法实现原理 | 第25-30页 |
| 3.1.1 选择聚类样本 | 第25-26页 |
| 3.1.2 特征加权 | 第26-27页 |
| 3.1.3 目标函数优化过程 | 第27-29页 |
| 3.1.4 参数设定 | 第29-30页 |
| 3.2 WFCM算法流程及结果 | 第30-32页 |
| 3.2.1 算法流程图 | 第30-31页 |
| 3.2.2 WFCM算法聚类结果 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于WFCM-RSF模型的分割算法 | 第34-45页 |
| 4.1 活动轮廓模型 | 第34-40页 |
| 4.1.1 Chan-Vese模型 | 第34-37页 |
| 4.1.2 RSF模型 | 第37-40页 |
| 4.2 基于WFCM-RSF模型的分割算法 | 第40-44页 |
| 4.2.1 算法流程示意图 | 第40-41页 |
| 4.2.2 脊柱CT影像的预处理 | 第41-43页 |
| 4.2.3 基于WFCM-RSF模型的分割结果 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第45-51页 |
| 5.1 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 5.1.1 WFCM算法实验结果分析 | 第45-46页 |
| 5.1.2 WFCM-RSF算法实验结果分析 | 第46-50页 |
| 5.2 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
