改进Hessian增强的自适应阈值水平集肝脏血管分割方法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 肝脏血管增强研究现状

1.2.2 肝脏血管分割研究现状

1.3 论文内容安排

第2章 基于U-net深度卷积神经网络的肝脏分割

2.1 理论基础

2.1.1 医学图像DICOM标准

2.1.2 CT图像介绍

2.1.3 肝脏分割概述

2.2 肝脏图像筛选

2.3 基于U-Net的肝脏区域分割

2.3.1 调整窗宽窗位

2.3.2 卷积和池化

2.3.3 网络结构

2.3.4 实验结果

2.4 对比度增强

2.5 本章小结

第3章 改进Hessian滤波的肝脏血管增强

3.1 肝脏血管增强方法研究

3.1.1 Frangi算法

3.1.2 边缘增强扩散EED

3.2 改进Hessian滤波的肝脏血管增强

3.2.1 基于Hessian滤波的血管增强方法

3.2.2 改进Hessian滤波的肝脏血管增强方法

3.2.3 参数选择

3.3 血管增强结果及评价

3.3.1 肝脏CT图像血管增强结果

3.3.2 评价

3.4 本章小结

第4章 改进自适应阈值水平集的肝脏血管分割及可视化

4.1 肝脏血管分割方法研究

4.1.1 基于形态学的区域生长方法

4.1.2 模糊C均值与遗传算法结合的方法

4.1.3 水平集方法

4.2 改进的自适应阈值水平集方法

4.2.1 阈值水平集方法

4.2.2 自适应阈值水平集方法

4.2.3 基于模糊隶属度的自适应阈值水平集方法

4.3 肝脏血管分割结果及评价

4.3.1 肝脏血管分割结果

4.3.2 评价

4.4 三维重建可视化

4.4.1 环境搭建

4.4.2 VTK及MFC

4.4.3 界面显示

4.4.4 重建评估

4.5 本章小结

第5章 方法整体性能评估

5.1 准确率Dice评估

5.2 误检率FPR评估

5.3 漏检率MDR评估

5.4 查准率PRE评估

5.5 综合分析

5.6 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢