基于超声图像的病灶区自动检测和分析系统的实现

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基于超声图像的病灶区自动检测和分析系统的实现

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基于超声图像的病灶区自动检测和分析系统的实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第一章绪论	第12-20页
1.1 课题背景和研究意义	第12-13页
1.2 图像分割算法的综述	第13-14页
1.2.1 图像分割概念及意义	第13页
1.2.2 图像分割研究的国内外现状	第13-14页
1.3 超声图像	第14-18页
1.4 论文主要工作	第18-19页
1.5 论文组织结构	第19-20页
第二章三维医学图像分割	第20-30页
2.1 引言	第20-21页
2.2 蛇形算法（SNAKE）模型	第21-23页
2.3 气球力（BALLOON）算法	第23-24页
2.4 梯度矢量流SNAKE 模型（GVF SNAKE）	第24-25页
2.5 图像分割的评价算法概况	第25-27页
2.5.1 图像分割的评价算法概况	第25-26页
2.5.2 图像分割评价算法面临的挑战	第26-27页
2.6 常用的三维医学图像分割评价算法介绍	第27-29页
2.6.1 Similarity Index (SI)	第27页
2.6.2 相对差异度(RDD)与相对重叠度(ROD)	第27-28页
2.6.3 真阳性率(TPF)与真阴性率(TNF)	第28页
2.6.4 根均方根误差(RMSE)	第28-29页
2.7 小结	第29-30页
第三章离散动态轮廓模型（DDCM）	第30-41页
3.1 引言	第30页
3.2 基本模型	第30-37页
3.2.1 内力分解	第31-34页
3.2.2 外力分解	第34-35页
3.2.3 形变和重构	第35-37页
3.3 DDCM 算法的改进	第37-40页
3.3.1 内力改进	第37页
3.3.2 外力改进	第37-39页
3.3.3 DDCM 算法在3-D 中的扩展	第39-40页
3.4 小结	第40-41页
第四章系统的实现	第41-48页
4.1 VTK 开发包	第41-44页
4.1.1 VTK 简介	第41-42页
4.1.2 VTK 图形模型对象	第42-43页
4.1.3 VTK 可视化模型	第43-44页
4.2 DICOM 数据的读取	第44-46页
4.3 感兴趣区域的提取	第46页
4.4 小结	第46-48页
第五章实验结果和分析	第48-56页
5.1 实验环境	第48页
5.2 系统构架	第48页
5.3 实验步骤	第48-50页
5.4 ROI 提取实验	第50-51页
5.5 快速扩展性实验	第51-53页
5.6 轮廓附着性实验	第53-55页
5.7 小结	第55-56页
第六章总结与展望	第56-58页
6.1 本文工作总结	第56页
6.2 未来工作展望	第56-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-62页
攻读硕士学位期间的研究成果与已发表或录用的论文	第62页

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