基于非负矩阵分解的医学图像分割方法研究

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基于非负矩阵分解的医学图像分割方法研究

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基于非负矩阵分解的医学图像分割方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-10页
第一章绪论	第10-21页
· 核磁共振成像技术	第10-14页
· 物理原理	第10-11页
· 核磁共振成像的不同加权图像	第11-13页
· 核磁共振脑图像组织结构	第13-14页
· 医学图像分割背景和意义	第14-17页
· 医学图像处理	第14-15页
· 医学图像分割	第15-16页
· 核磁共振颅脑图像的特点及分割面临的困难	第16-17页
· 医学图像分割方法概述	第17-20页
· 本文的组织结构	第20-21页
第二章非负矩阵分解算法概述	第21-29页
· 非负矩阵分解方法的提出	第21-22页
· 非负矩阵分解的数学表达方法	第22-23页
· 非负矩阵分解的目标函数和迭代规则	第23-25页
· 非负矩阵分解的目标函数	第23页
· 非负矩阵分解的迭代归则	第23-25页
· 非负矩阵分解方法的研究现状	第25-27页
· 非负矩阵分解的应用	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章基于局部沃尔什变换和非负矩阵分解的脑白质分割	第29-45页
· 纹理特征提取	第29-33页
· 统计类纹理特征提取方法	第30-31页
· 信号处理纹理特征提取方法	第31-32页
· 基于模型的纹理特征提取方法	第32页
· 基于结构的纹理特征提取方法	第32-33页
· 基于局部沃尔什变换的特征提取	第33-38页
· 沃尔什变换	第33-34页
· 局部沃尔什变换	第34-36页
· 纹理鉴别性能分析	第36-38页
· 非负矩阵分解及其聚类性	第38-39页
· 基于LWT和NMF的颅脑图像分割	第39-40页
· 实验结果与分析	第40-44页
· 实验数据	第40页
· 纹理鉴别性能比较	第40-41页
· 分割方法比较	第41-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章基于非负Laplacian嵌入的颅脑图像分割	第45-61页
· 图的简要介绍	第45-48页
· 关于图的定义	第45-46页
· 有向图、无向图定义	第46-47页
· 简单图和连通图的相关定义	第47页
· 图的矩阵表示	第47-48页
· 基于图理论的图像分割	第48-51页
· 最小割准则	第49-50页
· 归一化割准则	第50页
· 比例割准则和最小做大割准则	第50-51页
· 图的非负Laplacian嵌入	第51-53页
· 传统的Laplacian嵌入方法	第51-52页
· 非负Laplacian嵌入	第52-53页
· 基于非负Laplacian嵌入的图像分割	第53-56页
· Mean shift图像预分割	第53-55页
· Gabor特征提取	第55-56页
· 基于非负Laplacian嵌入的图像分割	第56页
· 实验过程及分析	第56-59页
· 算法流程	第56页
· 肿瘤图像分割	第56-58页
· 仿真数据实验	第58-59页
· 本章总结	第59-61页
第五章总结与展望	第61-63页
· 本文工作总结	第61-62页
· 未来工作展望	第62-63页
参考文献	第63-69页
致谢	第69-70页
在读期间发表的论文	第70-71页
在读期间所参加的科研项目	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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