基于模糊模型和形状特征的CT序列图像分割方法研究



基于模糊模型和形状特征的CT序列图像分割方法研究

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基于模糊模型和形状特征的CT序列图像分割方法研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-11页
1 绪论	第11-23页
1.1 引言	第11-12页
1.2 课题研究背景	第12-13页
1.3 国内外研究现状	第13-17页
1.4 课题研究难点	第17-19页
1.5 主要内容和创新	第19-20页
1.6 章节安排	第20-23页
2 自动解剖结构分割	第23-37页
2.1 引言	第23-25页
2.2 符号标记	第25页
2.3 建模	第25-31页
2.3.1 建立图像数据库和划分各器官区域	第25-28页
2.3.2 建立器官的模糊模型	第28-31页
2.4 初步分割(模型定位)	第31-33页
2.4.1 One-Shot方法	第32页
2.4.2 阈值化最优搜索方法	第32-33页
2.5 细分割(区域划分)	第33-36页
2.5.1 基于模糊模型的IRFC方法	第34-36页
2.6 本章小结	第36-37页
3 基于模糊模型的PET/CT序列图像自动解剖结构分割	第37-75页
3.1 引言	第37-39页
3.1.1 问题分析	第38-39页
3.1.2 本章主要内容及创新点	第39页
3.2 符号标记	第39-40页
3.3 全身自动解剖结构分割	第40-42页
3.4 建模	第42-48页
3.4.1 建立图像数据库	第42页
3.4.2 划分数据库图像中各器官真实区域	第42-44页
3.4.3 建立模糊模型	第44-45页
3.4.4 改进的最优阈值训练方法	第45-48页
3.5 初步分割(模型定位)	第48-53页
3.5.1 改进的多模式分割	第48-50页
3.5.2 改进的图像模式(纹理、物体隶属度)	第50-53页
3.6 实验结果	第53-71页
3.6.1 图像数据库	第53-54页
3.6.2 评价标准	第54页
3.6.3 PET/CT图像初步分割	第54-61页
3.6.4 纹理图像初步分割	第61-64页
3.6.5 物体隶属度图像初步分割	第64-68页
3.6.6 全身与局部身体区域初步分割结果对比	第68-69页
3.6.7 原有和改进最优阈值训练方法结果对比	第69-70页
3.6.8 运行时间	第70-71页
3.7 实验结果分析	第71-73页
3.7.1 实验结论	第71-72页
3.7.2 与其它方法的对比分析	第72-73页
3.7.3 局限性分析	第73页
3.8 本章小结	第73-75页
4 基于形状特征的工业CT序列图像裂缝分割	第75-99页
4.1 引言	第75-77页
4.1.1 问题分析	第76-77页
4.1.2 本章主要内容及创新点	第77页
4.2 符号标记	第77页
4.3 基本理论	第77-80页
4.3.1 基于Hessian矩阵的线状滤波器	第77-79页
4.3.2 二维熵阈值化	第79-80页
4.4 自动裂缝分割方法	第80-87页
4.4.1 图像预处理	第81-83页
4.4.2 基于Hessian矩阵的线状滤波器	第83-84页
4.4.3 改进的二维熵阈值	第84-87页
4.5 实验结果与分析	第87-96页
4.5.1 图像数据	第87页
4.5.2 评价标准	第87页
4.5.3 工业CT序列图像裂缝分割	第87-96页
4.6 本章小结	第96-99页
5 总结和展望	第99-103页
5.1 论文工作总结	第99-100页
5.2 后续工作展望	第100-103页
致谢	第103-105页
参考文献	第105-117页
附录	第117页
A.作者在攻读学位期间发表及投稿的论文目录	第117页
B.作者在攻读学位期间获权的发明专利	第117页
C.作者在攻读学位期间参加的基金项目	第117页

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