基于活动轮廓模型医学图像分割技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·活动轮廓模型在医学图像分割中应用 | 第9-15页 |
| ·参数活动轮廓的方法 | 第9-10页 |
| ·几何活动轮廓的方法 | 第10-12页 |
| ·测地线活动轮廓模型 | 第12页 |
| ·基于区域统计信息活动轮廓模型 | 第12-15页 |
| ·本文工作安排 | 第15-16页 |
| 第二章 活动轮廓模型中变分理论 | 第16-19页 |
| ·变分方法 | 第16-17页 |
| ·梯度下降流 | 第17-19页 |
| 第三章 基于区域自适应水平集模型 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·无需初始化水平集模型 | 第19-21页 |
| ·基于区域自适应水平集模型 | 第21-23页 |
| ·自适应加权面积项 | 第21-22页 |
| ·总能量方程 | 第22-23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-26页 |
| ·数值实现 | 第23页 |
| ·实验结果与分析 | 第23-26页 |
| ·总结 | 第26-27页 |
| 第四章 基于局部GAC医学图像分割模型 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·背景 | 第28-29页 |
| ·基于区域的GAC模型 | 第28-29页 |
| ·基于局部信息的GAC模型 | 第29-31页 |
| ·基于局部符号压力函数 | 第29-31页 |
| ·算法实现 | 第31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-35页 |
| ·总结 | 第35-36页 |
| 第五章 小邻域概率GAC医学特定目标分割模型 | 第36-48页 |
| ·引言 | 第36-37页 |
| ·背景 | 第37-39页 |
| ·分析基于区域GAC模型 | 第37-38页 |
| ·LGD模型 | 第38-39页 |
| ·小邻域概率GAC模型 | 第39-40页 |
| ·基于局部统计信息符号压力函数 | 第39-40页 |
| ·算法实现 | 第40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-47页 |
| ·总结 | 第47-48页 |
| 第六章 基于活动轮廓模型的左心室MR图像分割 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·背景 | 第49-51页 |
| ·LFI模型 | 第49-50页 |
| ·LGIF模型 | 第50-51页 |
| ·基于活动轮廓左心室MR图像分割模型 | 第51-53页 |
| ·局部信息能量项 | 第51-52页 |
| ·全局信息能量项 | 第52页 |
| ·总能量项 | 第52-53页 |
| ·算法步骤 | 第53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| ·本文改进模型比较 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
