| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 医学图像配准的研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 医学图像配准的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 肺部图像配准的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容和数据来源 | 第19-22页 |
| 1.3.1 数据来源及运行设备 | 第19页 |
| 1.3.2 本文创新点 | 第19-20页 |
| 1.3.3 本文组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 医学图像配准理论 | 第22-30页 |
| 2.1 医学图像配准的一般步骤 | 第22-23页 |
| 2.2 医学图像配准的概念 | 第23-27页 |
| 2.2.1 空间变换 | 第23-24页 |
| 2.2.2 图像插值 | 第24-25页 |
| 2.2.3 相似性测度 | 第25-26页 |
| 2.2.4 优化算法 | 第26-27页 |
| 2.3 医学图像配准的评估 | 第27-30页 |
| 第三章 基于改进型均方差的肺部CT图像非刚性配准 | 第30-40页 |
| 3.1 肺部CT扫描图像 | 第30-32页 |
| 3.2 相似性测度 | 第32-34页 |
| 3.2.1 互信息测度 | 第32-33页 |
| 3.2.2 均方差测度 | 第33-34页 |
| 3.3 基于改进型均方差非刚性配准算法实现 | 第34-35页 |
| 3.3.1 改进型均方差 | 第34页 |
| 3.3.2 算法框架图 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果 | 第35-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于带自由形变模型的正则项均方差的单模态非刚性配准 | 第40-54页 |
| 4.1 基于B样条的FFD模型及其正则项 | 第40-44页 |
| 4.1.1 自由形变模型 | 第40-41页 |
| 4.1.2 B样条技术 | 第41-43页 |
| 4.1.3 带正则项的均方差测度 | 第43-44页 |
| 4.2 基于带正则项均方差肺部CT图像非刚性配准算法实现 | 第44-47页 |
| 4.2.1 粗配准 | 第44-45页 |
| 4.2.2 细配准 | 第45-46页 |
| 4.2.3 算法框架图 | 第46-47页 |
| 4.3 实验结果及评价 | 第47-51页 |
| 4.3.1 实验结果 | 第47-48页 |
| 4.3.2 实验方法评价 | 第48-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-54页 |
| 第五章 结合L-BFGS和CMA-ES优化算法的非刚性配准 | 第54-70页 |
| 5.1 最优化算法 | 第54-57页 |
| 5.1.1 自适应梯度下降算法 | 第55-56页 |
| 5.1.2 牛顿法 | 第56-57页 |
| 5.2 基于高斯牛顿的L-BFGS优化算法 | 第57-60页 |
| 5.3 结合L-BFGS和CMA-ES算法 | 第60-63页 |
| 5.3.1 自适应协方差矩阵进化算法(CMA-ES) | 第60-62页 |
| 5.3.1.1 种群采样操作 | 第61页 |
| 5.3.1.2 选择和重组操作 | 第61页 |
| 5.3.1.3 更新操作 | 第61-62页 |
| 5.3.2 结合L-BFGS和CMA-ES的混合算法设计 | 第62-63页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第63-69页 |
| 5.4.1 实验结果 | 第64-69页 |
| 5.4.1.1 对比实验1:ASGD和L-BFGS优化算法对比 | 第64-66页 |
| 5.4.1.2 对比实验2:L-BFGS和L-BFGS+CMA-ES混合优化算法对比 | 第66-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结和展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
