| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的提出和研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文内容与结构 | 第12-15页 |
| 第二章 医学图像分割技术综述 | 第15-28页 |
| ·基于像素的分割方法 | 第15-16页 |
| ·基于区域的图像分割方法 | 第16-18页 |
| ·区域生长分割方法 | 第16-17页 |
| ·分裂合并分割方法 | 第17-18页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第18-19页 |
| ·现代医学图像分割方法 | 第19-25页 |
| ·基于模式识别理论分割方法 | 第19-21页 |
| ·活动轮廓模型分割法 | 第21-25页 |
| ·医学图像分割技术效果评估 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于模糊C均值的分割方法 | 第28-41页 |
| ·AFCM分割算法 | 第29-30页 |
| ·AFCM算法目标函数 | 第29-30页 |
| ·AFCM效果评价 | 第30页 |
| ·改进的FCM目标函数 | 第30-33页 |
| ·基于偏移场的图像模型 | 第30-31页 |
| ·基于偏移场模型的FCM算法 | 第31页 |
| ·目标函数最小化 | 第31-33页 |
| ·分割结果 | 第33-39页 |
| ·分割精度 | 第34-37页 |
| ·算法收敛性 | 第37-38页 |
| ·三维体数据分割实现 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 REGION-SCALABLE FITTING模型分割方法 | 第41-53页 |
| ·基于区域的活动轮廓模型 | 第41-42页 |
| ·REGION-SCALABLE FITTING(RSF)模型 | 第42-47页 |
| ·RSF能量函数 | 第42-43页 |
| ·RSF水平集模型 | 第43-46页 |
| ·能量最小化运算 | 第46-47页 |
| ·算法效果评估 | 第47-51页 |
| ·初始化敏感度 | 第47-48页 |
| ·分割准确度 | 第48-50页 |
| ·RSF参数效应及其局限性 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 NARROW-BAND模型实现感兴趣区域分割 | 第53-68页 |
| ·NARROW-BAND(NB)算法模型 | 第53-56页 |
| ·NB模型构建 | 第53-54页 |
| ·匹配函数f_1和f_2 | 第54-55页 |
| ·Narrow-Band可行性演示 | 第55-56页 |
| ·快速算法 | 第56-59页 |
| ·活动点定义 | 第57-58页 |
| ·一维卷积近似 | 第58-59页 |
| ·NARROW-BAND算法流程 | 第59-60页 |
| ·效果评估 | 第60-67页 |
| ·感兴趣区域分割 | 第60-63页 |
| ·脑部病变组织分割 | 第63-66页 |
| ·算法速度评估 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·本文研究工作总结 | 第68-69页 |
| ·后续工作建议 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第76页 |
