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基于配准算法的婴幼儿脑MR图像分割框架研究

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基于配准算法的婴幼儿脑MR图像分割框架研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题背景及研究意义第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-16页
    1.2.1 脑配准算法的国内外研究现状第13-14页
    1.2.2 脑分割算法的国内外研究现状第14-15页
    1.2.3 婴幼儿脑图像自动、半自动分析技术研究现状第15页
    1.2.4 婴幼儿脑图像分析的难点第15-16页
  1.3 本文研究内容和组织结构第16-19页
第2章 婴幼儿脑MR图像配准与分割算法概述第19-29页
  2.1 婴幼儿脑MR图像预处理第19-20页
  2.2 婴幼儿脑MR图像配准算法的概述第20-25页
    2.2.1 图像配准的基本概念第20-21页
    2.2.2 图像配准空间变换模型第21-22页
    2.2.3 图像插值与图像配准优化算法第22-24页
    2.2.4 图像配准算法的分类第24-25页
  2.3 脑MR图像分割算法的概述第25-27页
    2.3.1 基于灰度的图像分割算法第25页
    2.3.2 基于边缘的图像分割算法第25-26页
    2.3.3 基于区域的图像分割算法第26页
    2.3.4 基于特定理论的图像分割算法第26-27页
  2.4 基于配准算法的分割框架的难点分析第27页
  2.5 本章小结第27-29页
第3章 基于改进的Demons配准算法与配准分割框架的研究第29-47页
  3.1 Demons配准算法原理第29-33页
    3.1.1 经典Demons算法第29-30页
    3.1.2 主动Demons算法第30-32页
    3.1.3 多分辨率配准策略第32-33页
  3.2 Demons算法的改进第33-37页
    3.2.1 基于改进驱动力的Demons算法第33-35页
    3.2.2 改进后的Demons算法流程第35-37页
  3.3 基于配准算法的婴幼儿脑图像分割框架的建立第37-39页
    3.3.1 手动分割框架的研究第37页
    3.3.2 基于配准算法分割框架的建立第37-38页
    3.3.3 基于配准算法分割框架的流程第38-39页
  3.4 实验结果与分析第39-45页
    3.4.1 主动Demons算法配准实验与分析第40-42页
    3.4.2 改进Demons算法配准实验与分析第42-44页
    3.4.3 基于Demons配准算法分割框架的实验与分析第44-45页
  3.5 本章小结第45-47页
第4章 基于特征向量的二维婴幼儿脑图像配准算法研究第47-63页
  4.1 多尺度空间构造与特征点的提取第47-52页
    4.1.1 高斯多尺度空间第47-48页
    4.1.2 箱式滤波器多尺度空间第48-50页
    4.1.3 特征点的提取第50-52页
  4.2 二维图像特征向量的构造与匹配第52-55页
    4.2.1 Sift算法特征向量的构造第52-53页
    4.2.2 Surf算法特征向量的构造第53-54页
    4.2.3 特征点的匹配第54-55页
  4.3 二维图像Surf配准算法的研究与改进第55-58页
    4.3.1 基于改进特征向量的二维婴幼儿脑图像Surf配准算法第55-57页
    4.3.2 基于改进特征向量的Surf算法流程第57-58页
  4.4 实验结果与分析第58-61页
  4.5 本章小结第61-63页
第5章 基于属性向量的三维婴幼儿脑图像配准算法研究■第63-79页
  5.1 基于属性向量的Hammer配准算法原理第63-69页
    5.1.1 Hammer属性向量第63-65页
    5.1.2 Hammer能量函数第65-66页
    5.1.3 图像形变准则第66-68页
    5.1.4 平滑位移场及多分辨率框架第68-69页
  5.2 Hammer算法流程第69-71页
    5.2.1 Hammer算法具体流程第69页
    5.2.2 Hammer算法流程示意图第69-71页
  5.3 Hammer算法的改进第71-74页
    5.3.1 改进的驱动像素选择函数第71-72页
    5.3.2 基于改进薄板样条的插值方法第72-74页
  5.4 实验结果与分析第74-77页
    5.4.1 基于改进Hammer算法的三维婴幼儿脑图像配准实验与分析第74-75页
    5.4.2 基于Hammer配准算法分割框架的实验与分析第75-77页
  5.5 本章小结第77-79页
第6章 总结与展望第79-81页
  6.1 总结第79页
  6.2 展望第79-81页
参考文献第81-87页
致谢第87页

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