医学图像自动配准及融合算法的研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 医学图像配准现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 医学图像融合现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 研究基础及相关工作 | 第20-30页 |
| 2.1 图像配准模型 | 第20-23页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 变换模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 基本步骤 | 第22-23页 |
| 2.2 图像融合模型 | 第23-29页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第23页 |
| 2.2.2 单尺度图像融合 | 第23-25页 |
| 2.2.3 多尺度图像融合 | 第25-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 脑部图像刚体配准 | 第30-37页 |
| 3.1 医学图像分割 | 第30-31页 |
| 3.2 算法框架 | 第31-33页 |
| 3.2.1 距离变换 | 第31-32页 |
| 3.2.2 边缘检测 | 第32-33页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 单模态医学图像配准 | 第34-35页 |
| 3.3.3 多模态医学图像配准 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于形态成分分析的医学图像融合 | 第37-46页 |
| 4.1 形态成分分析 | 第37-40页 |
| 4.2 基于 MCA 的彩色-灰度图像融合 | 第40-42页 |
| 4.2.1 算法框架 | 第40-41页 |
| 4.2.2 融合规则 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第42页 |
| 4.4.2 医学图像融合实验 | 第42-44页 |
| 4.4.3 生物图像融合实验 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第46-47页 |
| 5.2 未来展望 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-57页 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
