| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 多模态医学图像配准流程及关键技术 | 第18-30页 |
| 2.1 多模态医学图像配准原理及流程 | 第18-19页 |
| 2.2 多模态医学图像配准关键技术 | 第19-27页 |
| 2.2.1 图像变换模型 | 第19-21页 |
| 2.2.2 配准优化算法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 形变后图像插值算法 | 第23-25页 |
| 2.2.4 相似性测度 | 第25-27页 |
| 2.3 GPU并行计算技术 | 第27-29页 |
| 2.3.1 GPU并行计算介绍 | 第27-28页 |
| 2.3.2 CUDA编程设计方法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于B样条和互信息的非刚性配准算法 | 第30-49页 |
| 3.1 B样条配准理论基础 | 第30-31页 |
| 3.2 基于B样条和互信息的非刚性配准算法 | 第31-41页 |
| 3.2.1 B样条非刚性配准框架 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于三次B样条的图像变换模型 | 第32-34页 |
| 3.2.3 优化算法选择 | 第34页 |
| 3.2.4 互信息测度 | 第34-38页 |
| 3.2.5 灰度统一的相似性测度 | 第38-41页 |
| 3.3 基于层次B样条的非刚性配准算法 | 第41-46页 |
| 3.4 基于局部B样条的非刚性配准算法 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于B样条和区域互信息的非刚性配准算法 | 第49-56页 |
| 4.1 基于区域互信息的相似性测度 | 第49-51页 |
| 4.1.1 区域互信息理论 | 第49-50页 |
| 4.1.2 区域互信息计算方法 | 第50-51页 |
| 4.2 GPU并行计算对区域互信息测度的改进 | 第51-54页 |
| 4.3 实验结果及对比 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 多模态医学图像配准及可视化软件的设计与实现 | 第56-63页 |
| 5.1 软件的需求分析及整体设计 | 第56-57页 |
| 5.1.1 软件需求分析 | 第56页 |
| 5.1.2 系统整体功能设计 | 第56-57页 |
| 5.2 相关模块实现 | 第57-62页 |
| 5.2.1 图像读取模块 | 第57-58页 |
| 5.2.2 图像预处理模块 | 第58-59页 |
| 5.2.3 图像配准模块 | 第59-60页 |
| 5.2.4 图像可视化模块 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第69页 |