SVC在医学图像配准中的应用研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章 绪论	第10-16页
·医学图像配准概述	第10-11页
·医学图像配准的研究目的和意义	第11-13页
·医学图像配准的研究现状	第13-14页
·论文结构	第14-16页
第二章 医学图像配准基础	第16-28页
·医学图像配准类型	第16页
·医学图像配准评估	第16-17页
·医学图像配准框架	第17-21页
·预处理	第17-18页
·变换	第18-20页
·插值	第20页
·相似性测度	第20-21页
·优化策略	第21页
·医学图像配准方法分类	第21-27页
·基于内部特征的分类	第22-24页
·基于搜索空间的分类	第24-25页
·基于代价函数的分类	第25-26页
·按搜索方法分类	第26-27页
·本章小结	第27-28页
第三章 基于 SVC 的多窗口医学图像预处理	第28-35页
·图像预处理概述	第28页
·支持向量聚类	第28-31页
·支持向量聚类算法	第29-30页
·标类	第30-31页
·参数选择	第31页
·基于 SVC 的多窗口医学图像去噪	第31-34页
·算法设计	第32页
·实验结果及其分析	第32-34页
·本章小结	第34-35页
第四章 基于 SVC 的多特征医学图像配准	第35-46页
·特征提取	第35-41页
·轮廓提取及处理	第35-39页
·特征点的提取	第39-41页
·插值方法	第41-42页
·相似性测度选择	第42-43页
·迭代优化	第43-44页
·实验结果与分析	第44-45页
·本章小结	第45-46页
第五章 总结与展望	第46-47页
·总结	第46页
·展望	第46-47页
参考文献	第47-52页
致谢	第52-53页
附录（攻读硕士期间录用、发表的论文）	第53页