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基于CT图像的肺实质及ROI分割算法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 选题背景及研究现状第10-17页
        1.2.1 基于阈值的图像分割方法第11-15页
        1.2.2 基于边缘的图像分割方法第15-16页
        1.2.3 其他图像分割方法第16-17页
    1.3 选题背景及研究现状第17-18页
    1.4 论文研究内容及章节安排第18-20页
第2章 肺实质分割第20-54页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 数据预处理第21-22页
    2.3 肺实质分割第22-51页
        2.3.1 基于Otsu算法的图像二值化第23-26页
        2.3.2 基于掩膜图像的肺实质粗提取第26-29页
        2.3.3 基于三维区域生长的气管去除第29-35页
        2.3.4 基于行扫描和Shi-Tomasi角点检测的左右肺区分离第35-41页
        2.3.5 基于自适应二叉树算法的快速肺轮廓修复第41-51页
    2.4 本章小结第51-54页
第3章 肺部ROI分割第54-70页
    3.1 引言第54页
    3.2 基于高斯混合模型的参数初始化第54-60页
        3.2.1 高斯混合模型第54-56页
        3.2.2 GMM参数初始化第56-60页
    3.3 基于EM算法的贝叶斯分类第60-67页
        3.3.1 EM算法第61-64页
        3.3.2 基于贝叶斯分类的ROI分割第64-67页
    3.4 实验结果分析第67-68页
    3.5 本章小结第68-70页
第4章 总结与展望第70-72页
参考文献第72-75页
致谢第75页

 
论文编号BS2478610,这篇论文共75
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