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医学序列图象ROI分割与三维可视化方法研究
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医学序列图象ROI分割与三维可视化方法研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-10 页
第1章 绪论第10-17 页
　　· 三维可视化技术的主要实现途径第11-12 页
　　· 三维重建与显示第12-14 页
　　· 本文的主要研究内容第14-17 页
第2章 基于小波分解的图象元素局域多维特征提取第17-32 页
　　· 小波第17-22 页
　　　　· 正交基第17-18 页
　　　　· Reisz基第18-19 页
　　　　· 标架(frame)第19-20 页
　　　　· 小波标架第20-21 页
　　　　· 小波的性质与小波变换的优点第21-22 页
　　· Mallat分解与多尺度分析第22-25 页
　　· 图象空间的二维可分离离散小波分解第25-27 页
　　· 图象象素局域内的多维特征提取第27-30 页
　　· 讨论与分析第30-32 页
第3章 基于人工神经网络对多维空间的非线性划分第32-41 页
　　· 人工神经网络概述第33-34 页
　　· 神经元模型第34-35 页
　　· 线性阈值单元的划分能力第35-36 页
　　· 神经网络的VC维数第36-37 页
　　· 神经网络实现复杂非线性划分的几种方法第37-41 页
　　　　· 支持向量机(SVM)方法第37-38 页
　　　　· 径向基函数(RBF)网络第38-39 页
　　　　· 多层前馈神经网络反向传播(BP)学习方法第39-41 页
第4章 基于小波与人工神经网络的序列图象ROI分割第41-47 页
　　· ROI分割问题第42 页
　　· 序列图象ROI分割实现过程第42-46 页
　　　　· 样本图象的获取第43 页
　　　　· 图象上样本点的小波分解第43 页
　　　　· 自组织与反向传播混合神经网络第43 页
　　　　· 实现步骤第43-44 页
　　　　· 序列图象分割与三维重建结果第44-46 页
　　· 讨论与分析第46-47 页
第5章 医学序列图象三维数据场的重建与显示第47-58 页
　　· 三维显示的图形学方法第47-53 页
　　　　· 三维显示的相关过程第47-48 页
　　　　· 三维显示的投影模式第48-49 页
　　　　· 三维显示过程中的Model与View线性转换第49-52 页
　　　　· M-V转换阵的Matrix堆栈方式第52-53 页
　　　　· 三维显示的光照模型第53 页
　　· 三维数据场的体绘制方法第53-55 页
　　　　· 体绘制光线追踪算法第54 页
　　　　· 体绘制的光照模型第54-55 页
　　· 三维数据场的表面绘制方法第55-58 页
　　　　· MC三维重建算法第55-56 页
　　　　· 剖分立方体三维重建算法第56-58 页
第6章 基于二维轮廓的体数据场三维表面重建第58-63 页
　　· 单轮廓的三维形体重建算法第58-61 页
　　　　· 最短对角线法第60 页
　　　　· 最大体积法第60-61 页
　　· 多轮廓线的三维形体重建方法第61-62 页
　　· 多轮廓问题转化为数据场等值面问题第62-63 页
第7章 基于多轮廓重建的神经干功能束组3D可视化研究第63-72 页
　　· 神经干功能束组的定性与定位解剖第64 页
　　· 尺神经干的断层采样与染色第64-65 页
　　· 功能束组的3D重建与显示第65-66 页
　　· 单轮廓的层间3D贴面算法第66-67 页
　　· 重建3D外表面的矢量场平滑第67 页
　　· 基于对象的多轮廓复合显示第67-68 页
　　· 3D绘制与光照模型第68-69 页
　　· 实验结果第69-70 页
　　· 讨论与分析第70-72 页
第8章 矢量场平滑及其在医学体数据场3D表面重建中的应用第72-82 页
　　· Banach空间上的矢量场平滑思想第73 页
　　· 一种三维Euclid空间上的星形矢量场平滑方法第73-77 页
　　· 轮廓线重建矢量场平滑结果第77 页
　　· 移动立方体重建矢量场平滑结果第77-79 页
　　· 矢量场平滑在临床DICOM图象3D重建中的应用结果第79 页
　　· 讨论与分析第79-82 页
第9章 本文工作总结第82-86 页
　　· 本文主要工作第82-84 页
　　· 本文工作的主要创新点第84-86 页
参考文献第86-98 页
攻读博士学位期间已发表与录用的论文第98-99 页
致谢第99页

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