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声明
第一章绪论
1.1研究目的和意义
1.2本文解决的临床环境下的几个问题
1.3本文的组织结构
参考文献
第二章医学图像分割的最新进展综述
2.1医学图像分割的概述
2.2医学图像分割研究意义
2.3医学图像分割的进展综述
2.3.1基于边界分割技术的方法
2.3.2基于阈值的方法
2.3.3基于特征空间聚类的方法
2.3.4基于模糊集理论的方法
2.3.5区域生长和分裂合并方法
2.3.6基于随机场的算法
2.3.7基于形变模型的方法
2.3.8基于神经网络的方法
2.3.9其他分割方法
2.4医学图像分割方法的评估
参考文献
第三章利用Gibbs距离图Snake模型分割医学图像
3.1 Gibbs形态学梯度
3.1.1软化模糊形态学
3.1.2 Gibbs形态学算子
3.2基于Gibbs形态学梯度的距离Snake模型
3.2.1 Snake模型简介
3.2.2 Gibbs距离图Snake模型
3.3结果与讨论
3.4结论
参考文献
第四章利用GFO分水岭算法分割心脏图像
4.1引言
4.2广义模糊边缘检测算子(GFO)
4.3基于GFO的标记点分水岭分割
4.4结果与讨论
参考文献
第五章基于分区的CR图像多窗宽/窗位增强显示
5.1引言
5.1.1基于分区的窗宽窗位调节
5.1.2医学图像分区增强与显示
5.2基于Gibbs随机场的感兴趣区分割方法
5.2.1马尔科夫和吉伯斯随机场概述
5.2.2 Gibbs随机场定义
5.2.3邻域系统与势团(Cliques)形式
5.2.4多极逻辑(Muti-Level Logistic,MLL)模型
5.2.5基于Gibbs随机场的模糊C均值聚类分割
5.3基于多尺度小波多尺度增强算法
5.4原始医学图像的多分辨率分解
5.5试验
5.6结果与讨论
参考文献
第六章医学图像分区显示及多尺度增强的加速运算研究
6.1引言
6.2基于GPU的加速运算
6.3基于GPU的通用计算研究进展
6.4可编程图形处理器的开发环境简介
6.5基于GPU加速本算法研究
参考文献
第七章结论与展望
7.1总结
7.2展望
参考文献
攻读博士期间发表的论文
致谢