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基于模糊C均值聚类的肺结节分割研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 本文的组织结构安排第12-13页
    1.4 本章小结第13-14页
2 医学图像分割第14-22页
    2.1 引言第14页
    2.2 图像分割理论基础第14-15页
    2.3 医学图像分割算法第15-20页
    2.4 医学图像分割效果评价第20-21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 聚类理论基础第22-32页
    3.1 聚类分析理论第22-23页
    3.2 聚类分析的步骤第23-24页
    3.3 主要的聚类方法第24-26页
    3.4 模糊理论基础第26-27页
    3.5 模糊C-均值(FCM)聚类算法第27-31页
    3.6 本章小结第31-32页
4 改进的局部自适应FCM算法第32-39页
    4.1 引言第32页
    4.2 中心像素与领域空间关系第32-33页
    4.3 改进的基于灰度信息与空间邻域信息的加权空间函数第33-34页
    4.4 算法步骤与参数设置第34-35页
    4.5 实验仿真与分析第35-38页
    4.6 本章小结第38-39页
5 基于改进的局部自适应FCM算法肺结节分割第39-43页
    5.1 引言第39页
    5.2 实验仿真与分析第39-42页
    5.3 本章小结第42-43页
6 总结与展望第43-45页
    6.1 总结第43页
    6.2 未来展望第43-45页
参考文献第45-51页
攻读学位期间取得的研究成果第51-53页
致谢第53-55页

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