论文目录 | |
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究与发展现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 血管分割算法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.2 血管中心线提取算法研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 论文的主要内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 论文的研究内容 | 第16页 |
| 1.4.2 本文的章节内容 | 第16-18页 |
| 第2章 基于多尺度滤波的脑血管增强预处理的研究 | 第18-31页 |
| 2.1 MRA图像的脑血管结构分析 | 第19-24页 |
| 2.1.1 脑血管横截面的灰度模型分析 | 第19-20页 |
| 2.1.2 高斯核函数尺度空间分析 | 第20-22页 |
| 2.1.3 Hessian矩阵分析 | 第22-24页 |
| 2.2 基于Hessian矩阵的脑血管结构响应函数设计 | 第24-26页 |
| 2.3 脑血管的多尺度滤波增强算法研究 | 第26-27页 |
| 2.4 脑血管的多尺度滤波的实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 脑血管中心线的活动轮廓模型的研究与设计 | 第31-53页 |
| 3.1 梯度矢量流场算法的研究 | 第32-39页 |
| 3.1.1 向量场的研究分析 | 第32-34页 |
| 3.1.2 梯度矢量流场的数值分析 | 第34-36页 |
| 3.1.3 梯度矢量流场的特性分析 | 第36-37页 |
| 3.1.4 广义的梯度矢量流场的研究 | 第37-39页 |
| 3.2 几种传统的活动轮廓模型的研究 | 第39-42页 |
| 3.2.1 基于气球力的活动轮廓模型研究 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于距离势能力的活动轮廓模型研究 | 第40页 |
| 3.2.3 基于多尺度高斯势能力的活动轮廓模型研究 | 第40-41页 |
| 3.2.4 基于梯度矢量流的活动轮廓模型研究 | 第41-42页 |
| 3.3 新型外力的非闭合式活动轮廓模型的设计 | 第42-48页 |
| 3.3.1 Unfold-Snake模型的设计 | 第42-46页 |
| 3.3.2 Unfold-Snake模型中拉力的设计 | 第46-48页 |
| 3.4 传统与新型模型实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 3.4.1 活动轮廓模型实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 3.4.2 Unfold-Snake模型实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 脑血管中心线的提取与实验结果分析 | 第53-63页 |
| 4.1 脑血管中心线提取的总体流程设计 | 第53-54页 |
| 4.2 脑血管中心线初始轮廓的提取与Unfold-Snake形变 | 第54-59页 |
| 4.2.1 脊点检测与确定跟踪方向 | 第55-57页 |
| 4.2.2 分支点和间断点检测 | 第57-58页 |
| 4.2.3 脊点跟踪结果优化 | 第58-59页 |
| 4.2.4 初始轮廓的Unfold-Snake形变 | 第59页 |
| 4.3 整体算法的实验结果与分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第69页 |
