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基于随机游走和图割算法的PET-CT肺肿瘤分割

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基于随机游走和图割算法的PET-CT肺肿瘤分割
论文目录
 
中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 引言第9-16页
  1.1 PET-CT肺肿瘤分割研究背景及意义第9-11页
    1.1.1 肺癌的研究背景第9页
    1.1.2 医学影像研究意义第9-11页
  1.2 图像分割算法概述第11-12页
  1.3 肺肿瘤分割的国内外研究现状第12-14页
  1.4 本文的研究内容第14-16页
第二章 随机游走算法第16-21页
  2.1 随机游走模型简介第16页
  2.2 随机游走分割算法第16-21页
    2.2.1 基本概念第16-18页
    2.2.2 图的构建和权重的设计第18页
    2.2.3 组合狄利克雷积分问题及其解法第18-21页
第三章 图割算法第21-27页
  3.1 图割算法简介第21-22页
  3.2 图形的建立第22-23页
  3.3 能量函数第23-25页
    3.3.1 区域项能量函数第24页
    3.3.2 边界项能量函数第24-25页
  3.4 图割的解法第25-27页
第四章 肺肿瘤分割第27-38页
  4.1 算法及创新第27-28页
    4.1.1 算法简介第27页
    4.1.2 本文的创新点第27-28页
  4.2 预处理及初始分割第28-29页
    4.2.1 预处理第28页
    4.2.2 初始分割第28-29页
  4.3 PET-CT图像的联合分割第29-38页
    4.3.1 图的构建第30页
    4.3.2 PET能量函数的设计第30-35页
    4.3.3 CT能量函数的设计第35-37页
    4.3.4 图形间能量函数第37-38页
第五章 实验结果及分析第38-48页
  5.1 实验结果分析第38-40页
    5.1.1 图像的获取第38-39页
    5.1.2 评判标准第39页
    5.1.3 参数值的设置第39-40页
  5.2 实验分析与比较第40-45页
    5.2.1 金标准的相关性第40-41页
    5.2.2 与图割算法单独在PET或CT图像上的分割结果比较第41-42页
    5.2.3 与改进的图割算法和随机游走算法的比较第42页
    5.2.4 与相关方法的比较第42-45页
  5.3 鲁棒性测试第45-47页
    5.3.1 对种子点的鲁棒性第45-46页
    5.3.2 对不同参数值的鲁棒性测试第46-47页
  5.4 计算时间第47-48页
第六章 总结和展望第48-50页
  6.1 总结第48页
  6.2 展望第48-50页
参考文献第50-56页
攻读学位期间公开发表的论文、专利第56-57页
附录 缩略词第57-58页
致谢第58-59页

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