PCNN的优化及在医学图像分割中的应用研究



PCNN的优化及在医学图像分割中的应用研究

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PCNN的优化及在医学图像分割中的应用研究

论文目录
摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-20页
第一章绪论	第20-31页
· 研究背景与意义	第20-21页
· PCNN的研究现状	第21-23页
· 脑MR图像分割概述	第23-27页
· 胸部CT图像肺叶分割概述	第27-29页
· 论文内容及结构	第29-31页
第二章 PCNN基本理论	第31-40页
· 引言	第31页
· PCNN基本结构	第31-34页
· PCNN在图像分割中的工作原理	第34-37页
· PCNN主要特征	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
第三章 PCNN模型的优化	第40-47页
· 引言	第40页
· 基于最大熵准则的目标优化	第40-42页
· 最大熵准则	第41页
· 结合最大熵的PCNN图像分割原理	第41-42页
· PCNN模型结构优化	第42-44页
· 输入部分的优化	第42-43页
· 内部活动项的优化	第43页
· 点火阈值的优化	第43-44页
· 连接权值的优化	第44-45页
· 本章小结	第45-47页
第四章优化PCNN在脑组织图像分割中的应用	第47-56页
· 引言	第47-48页
· 参数选择	第48-50页
· 预处理	第50-52页
· 三维优化的PCNN分割	第52-53页
· 实验	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章优化PCNN在肺叶分割中的应用	第56-70页
· 引言	第56页
· 基于优化PCNN在线学习的统计形状模型	第56-58页
· 统计形状模型	第56-57页
· 统计形状模型的在线学习	第57-58页
· 算法的基本流程	第58-59页
· 预处理	第59-65页
· 自动3D阈值分割	第60-61页
· 3D区域生长获取肺实质及气管	第61-62页
· 改进波阵面法去气管	第62-63页
· 左右肺分离	第63-64页
· 空洞填补及表面平滑	第64-65页
· 肺叶分割	第65-68页
· 模型控制点自动生成算法	第65-66页
· 平均形状生成	第66页
· 形状配准	第66-67页
· 局部肺部裂缝查找	第67-68页
· 精细调整	第68页
· 本章小结	第68-70页
第六章总结与展望	第70-73页
· 工作总结	第70-71页
· 展望	第71-73页
参考文献	第73-80页
硕士期间发表和完成的论文	第80-81页
致谢	第81-83页
统计学证明	第83 页

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