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基于密度峰值聚类的前列腺KVCT图像3D分割 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 符号对照表 | 第10-11页 | | 缩略语对照表 | 第11-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-20页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 | | 1.2 前列腺CT影像简介 | 第15-17页 | | 1.3 前列腺CT图像分割算法研究现状 | 第17-18页 | | 1.4 论文主要内容及其索引 | 第18-20页 | | 第二章 基于超像素的前列腺KVCT图像 3D分割 | 第20-28页 | | 2.1 引言 | 第20页 | | 2.2 超像素基本概念及生成算法简介 | 第20-22页 | | 2.2.1 基于图论的超像素生成算法 | 第20-21页 | | 2.2.2 基于梯度下降法的超像素生成算法 | 第21-22页 | | 2.3 SLIC超像素生成算法 | 第22-24页 | | 2.4 灰度梯度共生矩阵及其特征 | 第24-26页 | | 2.4.1 灰度梯度共生矩阵简介 | 第24页 | | 2.4.2 基于灰度-梯度共生矩阵的纹理特征 | 第24-26页 | | 2.5 本章小结 | 第26-28页 | | 第三章 基于密度峰值聚类的前列腺KVCT图像 3D分割 | 第28-46页 | | 3.1 引言 | 第28页 | | 3.2 基于密度峰值聚类的前列腺CT图像 3D分割 | 第28-35页 | | 3.2.1 3D SLIC超像素生成算法 | 第29-30页 | | 3.2.2 3D超像素特征提取 | 第30-31页 | | 3.2.3 3D超像素的聚类 | 第31-33页 | | 3.2.4 超像素两次聚类分割 | 第33-34页 | | 3.2.5 三维数学形态学后处理 | 第34-35页 | | 3.3 实验结果及分析 | 第35-39页 | | 3.3.1 实验数据和环境 | 第35页 | | 3.3.2 评价指标 | 第35-36页 | | 3.3.3 实验结果 | 第36-39页 | | 3.4 对比算法 | 第39-44页 | | 3.4.1 二维对比 | 第40-41页 | | 3.4.2 三维对比 | 第41-42页 | | 3.4.3 分割指标对比 | 第42-44页 | | 3.5 本章小结 | 第44-46页 | | 第四章 基于交互式的前列腺KVCT图像 3D分割 | 第46-58页 | | 4.1 引言 | 第46页 | | 4.2 基于交互式的前列腺KVCT图像 3D分割 | 第46-50页 | | 4.2.1 交互式分割方法简介 | 第46-47页 | | 4.2.2 基于超像素合并的交互式前列腺KVCT图像 3D分割 | 第47-50页 | | 4.3 三维超像素聚类方法的配准改进 | 第50-54页 | | 4.3.1 图像配准常用方法 | 第51-52页 | | 4.3.2 SURF图像配准对前列腺分割的改进 | 第52-54页 | | 4.4 实验结果及分析 | 第54-56页 | | 4.4.1 两次CFSDP聚类方法的配准改进 | 第55页 | | 4.4.2 交互式分割方法的结果及配准改进 | 第55-56页 | | 4.5 本章小结 | 第56-58页 | | 第五章 总结与展望 | 第58-60页 | | 参考文献 | 第60-66页 | | 致谢 | 第66-68页 | | 作者简介 | 第68-69页 |
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论文编号BS2549774，这篇论文共69页
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