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医学磁共振图像体数据三维分割研究

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医学磁共振图像体数据三维分割研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第15-30页
    1.1 课题背景第15-16页
    1.2 脑和心脏MR体数据分割难点第16-17页
    1.3 医学MR体数据分割方法研究现状及分析第17-27页
        1.3.1 基于活动轮廓模型的方法第17-25页
        1.3.2 基于图理论的方法第25页
        1.3.3 基于随机森林的方法第25-26页
        1.3.4 基于深度学习的方法第26页
        1.3.5 三维分割方法第26-27页
    1.4 本文的主要研究工作第27-30页
第2章 基于局部鲁棒统计量驱动尺度可调活动轮廓的MR体数据分割第30-56页
    2.1 引言第30-33页
    2.2 背景介绍第33-35页
        2.2.1 区域尺度可调拟合模型第33页
        2.2.2 局部鲁棒统计量驱动的活动轮廓模型第33-35页
    2.3 局部鲁棒统计量驱动的尺度可调活动轮廓模型第35-39页
        2.3.1 尺度可调鲁棒统计特征向量学习第35-37页
        2.3.2 基于特征向量概率分布函数的体素特征描述第37-38页
        2.3.3 基于局部鲁棒统计量的尺度可调拟合能量第38-39页
        2.3.4 面向完整体数据的能量泛函定义第39页
        2.3.5 能量泛函的水平集实现第39页
    2.4 模型求解算法第39-41页
    2.5 实验结果与分析第41-54页
        2.5.1 人工数据集分割结果第41-43页
        2.5.2 真实数据集分割结果第43-46页
        2.5.3 模型对初始轮廓的鲁棒性第46-47页
        2.5.4 模型对比分析第47-53页
        2.5.5 参数的影响第53-54页
        2.5.6 计算效率分析第54页
        2.5.7 模型的扩展讨论第54页
    2.6 本章小结第54-56页
第3章 基于级联随机森林与活动轮廓的左心房MR体数据分割第56-77页
    3.1 引言第56-58页
    3.2 基于级联随机森林与活动轮廓的图像分割模型第58-67页
        3.2.1 特征学习第59-61页
        3.2.2 级联架构下的体素分类第61-62页
        3.2.3 随机森林训练与标识第62-63页
        3.2.4 分割结果精炼——体素分类与轮廓演化的整合第63-65页
        3.2.5 能量最小化第65-67页
    3.3 参数设置与算法步骤第67-68页
    3.4 实验结果与分析第68-75页
        3.4.1 实验设置第68页
        3.4.2 随机森林级联架构对分割结果的影响第68-69页
        3.4.3 模型不同组成部分对分割结果的影响第69-70页
        3.4.4 分割准确性与鲁棒性第70-71页
        3.4.5 参数设置对分割结果的影响第71-73页
        3.4.6 分割结果对比第73-74页
        3.4.7 算法时间复杂度分析第74-75页
    3.5 本章小结第75-77页
第4章 基于多重级联随机森林的脑肿瘤MR体数据分割第77-98页
    4.1 引言第77-80页
    4.2 基于多重级联随机森林的图像分割模型第80-87页
        4.2.1 特征表示学习第80-82页
        4.2.2 基于多重级联随机森林的体素分类第82-85页
        4.2.3 训练与标识第85-87页
    4.3 模型参数设置第87页
    4.4 实验结果与分析第87-97页
        4.4.1 特征表示学习方案的影响第88-91页
        4.4.2 多重级联架构与两阶段训练策略性能分析第91-93页
        4.4.3 分割精度与鲁棒性第93-96页
        4.4.4 方法对比第96-97页
    4.5 本章小结第97-98页
第5章 基于多重级联随机森林与多尺度块驱动活动轮廓的MR体数据多相精确分割第98-115页
    5.1 引言第98-99页
    5.2 基于多重级联随机森林及多尺度块驱动活动轮廓的图像分割模型第99-103页
        5.2.1 整合形状先验信息的能量泛函第100页
        5.2.2 具有空间一致性约束的能量泛函第100-101页
        5.2.3 能量泛函的水平集形式第101-102页
        5.2.4 能量最小化第102-103页
    5.3 算法流程第103-104页
    5.4 实验结果与分析第104-113页
        5.4.1 多尺度块驱动活动轮廓模型参数优化第104页
        5.4.2 模型不同阶段的分割结果分析第104-106页
        5.4.3 多模式能量泛函的影响第106-108页
        5.4.4 分割精度与鲁棒性分析第108-111页
        5.4.5 模型对比分析第111-113页
    5.5 扩展讨论第113页
    5.6 本章小结第113-115页
结论第115-117页
参考文献第117-143页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第143-145页
致谢第145-146页
个人简历第146页

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