第一个书签之前
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 医学图像分割
1.2.2 超像素分割的研究现状
1.3 论文主要研究内容及组织结构
1.3.1 研究内容
1.3.2 章节安排
1.4 本章小结
第二章 基于映射的简单线性迭代聚类算法的腹部CT图像超像素分割
2.1 腹部CT图像多器官分割数据集的建立
2.1.1 ACTMS数据集简介
2.1.2 ACTMS数据集上的腹部器官标注
2.2 简单线性迭代聚类算法
2.3 映射的简单线性迭代聚类超像素分割算法
2.3.1 基于腹部器官特征的CT图像滤波和灰度映射
2.3.2映射的简单线性迭代聚类超像素分割算法
2.4 实验结果与分析
2.4.1 聚类中心点映射实验
2.4.2 超像素分割实验
2.5 本章小结
第三章 基于超像素多特征融合的腹部器官语义分割
3.1 基于超像素块的语义分割
3.1.1 语义分割的概念
3.1.2 基于超像素的语义分割
3.2 超像素块的特征池构建
3.2.1 灰度直方图特征提取
3.2.2 Gabor纹理特征提取
3.2.3 局部二值模式特征提取
3.2.4 灰度共生矩阵特征提取
3.3 基于超像素块分类的语义分割
3.3.1 超像素块随机特征子空间构建
3.3.2 基于极限学习机的超像素分类
3.4 实验结果与分析
3.5 本章小结
第四章 基于先验与集成学习的腹部图像多目标分割
4.1 基于灰度与位置的腹部器官先验模型的建立
4.1.1 先验知识与高斯模型
4.1.2 基于灰度与位置的高斯模型建立
4.2 多分类概率极限学习机
4.3 多分类器集成的超像素分类
4.4 实验结果与分析
4.5 本章总结
第五章 总结与展望
5.1 本文工作总结
5.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的科研成果
1. 发表学术论文
2. 申请（授权）专利
3. 参与科研项目及科研获奖
