基于随机森林和非迭代快速拟合方法的胎儿超声头围全自动测量



基于随机森林和非迭代快速拟合方法的胎儿超声头围全自动测量

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基于随机森林和非迭代快速拟合方法的胎儿超声头围全自动测量

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-12页
第1章引言	第12-18页
· 研究背景及意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-15页
· 研究目标与方案	第15-16页
· 本论文的内容组织	第16-18页
第2章胎儿头围ROI的自动检测	第18-26页
· 随机森林分类器的训练	第18-23页
· 训练样本	第18-19页
· Haar-like特征	第19-20页
· 训练分类器	第20-22页
· 随机规则和参数设定	第22-23页
· 检测头围感兴趣区域	第23-25页
· 先验知识	第23-24页
· 头围ROI检测	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第3章胎儿头围的边缘检测	第26-32页
· 相位对称性	第26-28页
· 基于相位对称性的头围边缘检测	第28-30页
· 本章小结	第30-32页
第4章胎儿头围椭圆的快速拟合	第32-40页
· 基于几何距离的椭圆拟合方法	第32-37页
· 几何距离的最小化问题	第32-35页
· 拟合的数学模型	第35-36页
· Ell Fit的计算复杂度	第36-37页
· 颅骨厚度估计和头围测量	第37-38页
· 本章小结	第38-40页
第5章实验结果与分析	第40-52页
· 实验数据	第40页
· 实验方法	第40-43页
· 头围ROI检测的评价指标	第41页
· 头围分割结果的评价指标	第41-43页
· 头围测量结果的评价指标	第43页
· 算法效率的评价指标	第43页
· 算法失败率的评价指标	第43页
· 实验结果	第43-51页
· 头围ROI检测结果评估	第43-45页
· 头围分割结果评估	第45-48页
· 头围测量结果评估	第48-49页
· 算法效率评估	第49-50页
· 算法失败率结果评估	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
第6章总结与展望	第52-54页
· 本文总结	第52-53页
· 不足与展望	第53-54页
参考文献	第54-60页
发表文章目录	第60-62页
致谢	第62-63页

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