文摘
英文文摘
声明
第一章 绪论
1.1 医学图像分割的目的及意义
1.2 国内外研究现状及发展趋势
1.3 本文研究的主要内容
1.4 论文的结构安排
第二章 医学图像分割
2.1 医学图像简介
2.1.1 X线片
2.1.2 CT 图像
2.1.3 MRI图像
2.2 医学图像分割概述
2.3 基于边缘的图像分割
2.4 基于区域的图像分割
2.5 基于特定理论的图像分割
2.5.1 基于统计学的图像分割
2.5.2 基于模糊理论的图像分割
2.5.3 基于变形模型的图像分割
2.5.4 基于遗传算法的分割技术
2.6 医学图像预处理
2.6.1 图像的平滑
2.6.2 灰度级的修整
2.6.3. 直方图均衡化
2.7 本章小结
第三章 基于Gibbs随机场模糊c均值法与Snake模型联合的医学图像分割
3.1 基于Gibbs随机场的模糊均值聚类分割
3.1.1 传统的FCM算法
3.1.2 Gibbs随机场理论
3.1.3 基于Gibbs随机场与模糊C均值聚类的GFCM图像分割算法
3.2 Snake模型
3.3 手腕骨x线片兴趣区域图像分割的研究
3.4 本章小结
第四章 基于水平集方法的医学图像分割
4.1 传统的水平集方法
4.1.1 曲线演化理论
4.1.2 水平集方法
4.2 无须重新初始化的变分水平集方法
4.3 改进的变分水平集方法
4.3.1 期望边界的选取
4.3.2 遗传算法
4.3.3 终止条件
4.3.4 算法流程
4.4 实验结果
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文