| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 项目研究优势 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关研究工作 | 第15-23页 |
| 2.1 CT 图像格式转换 | 第15-18页 |
| 2.2 肝脏区域强度分布特征 | 第18-19页 |
| 2.3 肝脏图像滤波处理 | 第19-22页 |
| 2.3.1 自适应加权中值滤波 | 第19-21页 |
| 2.3.2 各向异性扩散滤波 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于区域生长的肝脏图像分割及其改进 | 第23-31页 |
| 3.1 区域生长算法 | 第23-24页 |
| 3.2 肝脏区域分布特征 | 第24-28页 |
| 3.2.1 FCM 聚类方法 | 第24-27页 |
| 3.2.2 基于 FCM 的肝脏分布特征计算 | 第27-28页 |
| 3.3 基于 FCM 的置信连接区域生长算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于 Graph Cut 的肝脏图像分割及其改进 | 第31-38页 |
| 4.1 最大流最小割定理 | 第31-32页 |
| 4.2 Graph Cut 算法基本原理 | 第32-35页 |
| 4.3 Graph Cut 能量函数改进 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 肝脏序列图片分割方法研究 | 第38-54页 |
| 5.1 图像边缘收缩和扩张方法研究 | 第38-42页 |
| 5.2 改进的自我调整各向异性滤波 | 第42-45页 |
| 5.3 肝脏序列图片分割流程 | 第45-46页 |
| 5.4 肝脏 CT 图像分割演示与分析 | 第46-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |