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医学图像分割与配准算法研究与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·相关研究背景及意义第9-10页
   ·医学图像处理方法的研究现状及应用第10-13页
     ·医学图像分割技术的发展及应用第11-12页
     ·医学图像配准技术的发展及应用第12-13页
   ·本文研究内容及组织结构第13-15页
第二章 医学图像处理分析方法第15-26页
   ·医学图像处理分析基本方法第16-18页
     ·区域生长法第17页
     ·边缘检测技术第17-18页
   ·基于像素分类的医学图像处理分析方法第18-21页
     ·阈值分类法第19-20页
     ·统计像素分类法第20-21页
   ·刚性模型与柔性模型在医学图像处理分析中的应用第21-25页
     ·刚性模型第21-23页
     ·柔性模型第23-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 基于水平集方法的医学图像分割第26-43页
   ·水平集模型概述第27-33页
     ·主动轮廓模型第27-28页
     ·曲线演化理论第28-30页
     ·水平集算法第30-32页
     ·曲线演化与水平集演化第32-33页
   ·无重初始化水平集方法第33-38页
     ·水平集函数的能量函数第33-35页
     ·无重初始化水平集方法算法实现第35-37页
     ·水平集算法结果分析第37-38页
   ·水平集算法应用第38-42页
     ·基于 Local Binary Fitting 模型的水平集第38-39页
     ·水平集算法中的时间步长第39-40页
     ·LBF 模型水平集结果分析第40-42页
     ·LBF 模型的局限性第42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 医学图像配准方法第43-58页
   ·医学图像配准方法概述第43-48页
     ·图像配准基础第44页
     ·配准算法的流程第44-45页
     ·配准算法关键任务第45-48页
   ·图像配准的框架内容第48-54页
     ·空间结合变换第48-50页
     ·相似性测度第50-54页
     ·优化算法第54页
   ·刚性配准算法实现第54-56页
   ·本章小结第56-58页
第五章 基于 B 样条 FFD 模型的图像配准第58-68页
   ·自由形变模型第58-60页
   ·基于 FFD 模型图像配准算法实现第60-64页
     ·算法框架第60-62页
     ·算法结果及分析第62-64页
   ·改进的 FFD 模型配准第64-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 结论与展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
攻读硕士学位期间的研究成果第75-76页

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