目录
第一章绪论 (4)
1.1研究动机 (4)
1.2研究目标 (6)
1.3学术贡献 (6)
1.4论文结构 (7)
第二章背景知识 (9)
2.1医学图像及磁共振图像 (9)
2.2医学图像分割 (11)
2.2.1 单图像分割 (13)
2.2.2 多图像分割 (15)
2.3脑部磁共振图像肿瘤分割 (20)
2.3.1 自动磁共振图像脑肿瘤分割的难点 (20)
2.3.2 自动脑肿瘤相关文献 (21)
2.4小节 (24)
第三章利用侧脑室变形辅助脑肿瘤分割 (25)
3.1侧脑室的特性 (25)
3.2侧脑室的外形变化 (28)
3.3侧脑室变形与脑肿瘤分割 (28)
3.4侧脑室变形特征提取及应用构想 (31)
3.5小节 (32)
第四章三维侧脑室变形特征提取组件设计 (33)
4.1侧脑室外形获取 (34)
4.2三维侧脑室对齐 (36)
4.3侧脑室变形特征提取 (38)
4.4三维侧脑室变形特征提取组件架构 (39)
4.5小结 (40)
第五章动态小波模糊C均值聚类算法 (42)
5.1模糊C均值算法 (43)
5.1.1 传统模糊C均值算法 (43)
5.1.2 传统模糊C均值算法在脑部磁共振图像分割的不足 (44)
5.1.3 改进模糊C均值方法的相关研究 (45)
5.2加入动态小波滤波器的改进模糊C均值算法 (47)
5.2.1 莱斯噪声 (47)
5.2.2 小波变换 (48)
5.2.3 图像噪声检测及降噪滤波器文献综述 (49)
5.2.4 基于小波变换的莱斯噪声检测器 (52)
5.2.5 基于小波变换的莱斯噪声滤波器 (53)
5.2.6 将小波滤波器加入模糊C均值算法 (55)
5.3使用动态小波模糊C均值算法的分割实验 (56)
5.3.1 实验参数设定 (56)
5.3.2 使用合成图像的实验 (57)
5.3.3 使用健康脑部磁共振图像的实验 (60)
5.3.4 使用受肿瘤影响脑部磁共振图像的实验 (61)
5.4脑部磁共振图像的分割结果评估 (64)
5.4.1 运行效率评估 (64)
5.4.2 聚类有效性函数评价 (65)
5.4.3 脑肿瘤分割精确度评价 (66)
5.5小节 (70)
第六章侧脑室变形特征提取组件的实现 (71)
6.1侧脑室外形获取 (71)
6.1.1 侧脑室的提取实现 (71)
6.1.2侧脑室外形提取实验和讨论 (73)
6.2三维侧脑室对齐实现 (77)
6.2.1 创建动态模板图像 (77)
6.2.1.1 侧脑室变形建模方法 (78)
6.2.1.2 使用薄板样条矫正侧脑室 (80)
6.2.2 获取控制点对 (81)
6.2.2.1 使用薄板样条矫正侧脑室 (81)
6.2.2.2 获得三维控制点对 (83)
6.2.3 控制点对配准 (84)
6.2.3.1 获得三维控制点对 (84)
6.2.3.2 控制点对配准 (86)
6.3侧脑室变形特征提取实现 (86)
6.3.1 侧脑室变形评估 (86)
6.3.2 将变形信息转换为特征信息 (87)
6.4小节 (89)
第七章应用侧脑室变形特征的脑肿瘤分割 (91)
7.1脑肿瘤分割系统实现 (91)
7.1.1 图像预处理 (91)
7.1.2 特征提取 (94)
7.1.3 脑肿瘤分割方法 (95)
7.2实验与评估 (96)
7.2.1 输入磁共振图像数据 (96)
7.2.2 实验环境 (96)
7.2.3 评价方法 (97)
7.2.4 分割结果评价 (98)
7.2.5 性能提升贡献分析 (101)
7.3小节 (102)
第八章总结与展望 (104)
8.1总结 (104)
8.2展望 (105)
8.3后记 (106)
参考文献 (107)
侧脑室提取结果（附录1） (121)
脑肿瘤分割结果（附录2） (122)
脑肿瘤分割结果（附录3） (123)
脑肿瘤分割结果（附录4） (124)
侧脑室变形特征提取结果（附录5） (125)
致谢 (126)
攻读博士学位期间已发表或录用的论文 (128)