医学图像中开放轮廓检测与组合
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像开放轮廓检测算法的国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 医学图像开放轮廓特点及检测难点 | 第15-16页 |
| 1.3.1 医学图像开放轮廓特点 | 第15页 |
| 1.3.2 医学图像开放轮廓检测难点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于线性跟踪算法实现轮廓提取 | 第18-33页 |
| 2.1 传统方法实现轮廓提取的难点 | 第18-20页 |
| 2.2 轮廓提取的分割流程 | 第20-21页 |
| 2.3 起始点的定义 | 第21-22页 |
| 2.4 线性跟踪过程 | 第22-27页 |
| 2.4.1 线性跟踪初始化 | 第22页 |
| 2.4.2 选取新的线性跟踪点 | 第22-25页 |
| 2.4.3 多尺度线性跟踪 | 第25-27页 |
| 2.5 形态学后处理 | 第27-28页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第28-32页 |
| 2.6.1 实验材料 | 第28-29页 |
| 2.6.2 实验软件与硬件平台 | 第29-30页 |
| 2.6.3 实验结果显示与分析 | 第30-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于轮廓组合算法实现轮廓重建 | 第33-52页 |
| 3.1 轮廓组合算法理论基础 | 第33-41页 |
| 3.1.1 快速行进算法 | 第33-37页 |
| 3.1.2 速度函数的定义 | 第37-38页 |
| 3.1.3 最短路径算法 | 第38-41页 |
| 3.2 轮廓重建流程 | 第41页 |
| 3.3 轮廓组合过程 | 第41-47页 |
| 3.3.1 构建到达时间图 | 第42-43页 |
| 3.3.2 鞍点的定义与选择 | 第43-45页 |
| 3.3.3 梯度下降法 | 第45-47页 |
| 3.4 结合本文算法生成三维结果的后处理 | 第47-49页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 3.5.1 实验材料 | 第49页 |
| 3.5.2 实验软件与硬件平台 | 第49页 |
| 3.5.3 实验结果显示与分析 | 第49-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 实验算法评估 | 第52-61页 |
| 4.1 分割算法评估方法介绍 | 第52-54页 |
| 4.2 分割算法的评价准则 | 第54-56页 |
| 4.3 综合评价体系的建立 | 第56-57页 |
| 4.4 算法的定量评估结果 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第70页 |
