| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·基于模型的方法 | 第8页 |
| ·骨架化方法 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-11页 |
| 2 荧光共焦图像的预处理 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·基于BM3D算法的荧光共焦图像的噪声抑制预处理 | 第11-14页 |
| ·初始估计 | 第12-13页 |
| ·最终估计 | 第13-14页 |
| ·基于水平集方法的神经目标分割 | 第14-18页 |
| ·水平集方法简介 | 第15页 |
| ·快速行进法 | 第15-16页 |
| ·以等值面曲率计算种子点 | 第16-17页 |
| ·目标增强与分割 | 第17-18页 |
| ·图像去噪的实验结果与分析 | 第18-23页 |
| 3 基于GGVF的神经图像种子点检测算法 | 第23-32页 |
| ·种子点提取 | 第23-24页 |
| ·生成稠密种子点 | 第24-25页 |
| ·修正梯度场 | 第25-31页 |
| ·广义梯度向量场 | 第26-29页 |
| ·自适应广义梯度向量场 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 4 带权最小生成树的神经目标骨架树提取与分段B样条拟合 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·基于带权最小生成树的神经目标骨架树提取 | 第32-38页 |
| ·带权最小生成树的构造 | 第32-34页 |
| ·基于图侵蚀和图裁剪的主骨架提取方法 | 第34-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·神经目标骨架树的分段B样条拟合 | 第38-42页 |
| ·基础B样条构造 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于LDA的神经树突棘分类检测算法 | 第43-48页 |
| ·LDA算法推导 | 第43-45页 |
| ·LDA应用于树突棘检测 | 第45-46页 |
| ·检测树突棘效果图 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 6 3D荧光共焦图像神经树突棘检测提取方案与流程测试 | 第48-56页 |
| ·3D荧光共焦图像神经树突分割与提取的系统设计 | 第48-49页 |
| ·3D荧光共焦图像神经树突棘提取检测的流程测试 | 第49-56页 |
| ·中间数据的输出文件格式 | 第49-50页 |
| ·处理流程测试结果 | 第50-56页 |
| 结束语 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63页 |