| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 动脉粥样硬化 | 第13页 |
| 1.2 超声造影技术 | 第13-15页 |
| 1.3 CEUS 图像中斑块分割及弹性分析 | 第15-17页 |
| 1.3.1 CEUS 图像中斑块的分割 | 第16页 |
| 1.3.2 CEUS 图像中斑块的弹性分析 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要研究内容及创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 基于多尺度模糊聚类的 CEUS 图像分割 | 第19-31页 |
| 2.1 模糊聚类方法 | 第19-22页 |
| 2.1.1 模糊 C 均值聚类 | 第19-21页 |
| 2.1.2 多尺度模糊 C 均值聚类 | 第21-22页 |
| 2.2 结合粒子群优化的 MsFCM 方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 基于 SRAD 滤波的多尺度图像构建 | 第22-23页 |
| 2.2.2 邻域项的简化 | 第23-24页 |
| 2.2.3 粒子群优化算法搜寻全局最优聚类中心点 | 第24-25页 |
| 2.2.4 方法步骤 | 第25页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第25-30页 |
| 2.3.1 模拟图像的实验结果 | 第26-28页 |
| 2.3.2 实际 CEUS 图像的分割结果 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 结合方向梯度矢量流模型与 MsFCM-PSO 的 CEUS 图像分割 | 第31-44页 |
| 3.1 蛇模型 | 第31-35页 |
| 3.1.1 传统蛇模型 | 第32页 |
| 3.1.2 GVF 模型 | 第32-33页 |
| 3.1.3 DGVF 模型 | 第33-35页 |
| 3.2 B 样条 DGVF | 第35-36页 |
| 3.3 血管腔的分割 | 第36-37页 |
| 3.4 斑块的分割 | 第37-39页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.5.1 分割性能的量化评价指标 | 第39-41页 |
| 3.5.2 血管腔的分割结果 | 第41-42页 |
| 3.5.3 斑块的分割结果 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 颈动脉斑块弹性特征的提取 | 第44-55页 |
| 4.1 非刚性配准 | 第44-47页 |
| 4.1.1 Demons 方法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 B 样条 FFD 方法 | 第45-47页 |
| 4.2 基于非刚性配准的斑块应变估计 | 第47-48页 |
| 4.3 应变统计量 | 第48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-54页 |
| 4.4.1 两种非刚性配准方法的性能比较 | 第49-52页 |
| 4.4.2 斑块应变统计结果 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 斑块弹性特征与新生血管人工分级的关系 | 第55-63页 |
| 5.1 斑块内新生血管的人工分级 | 第55页 |
| 5.2 统计学检验及分类器 | 第55-57页 |
| 5.2.1 统计学检验 | 第55-56页 |
| 5.2.2 分类器 | 第56-57页 |
| 5.3 实验结果与讨论 | 第57-62页 |
| 5.3.1 弹性特征与新生血管人工分级的 t 检验结果 | 第57-60页 |
| 5.3.2 基于斑块弹性特征的 SVM 识别结果 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第72-73页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所参与的科研项目 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |