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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于迭代回归的2D/3D多模态医学图像配准
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基于迭代回归的2D/3D多模态医学图像配准
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 配准问题描述第11-12页
    1.3 2D/3D配准国内外研究现状第12-14页
    1.4 论文的主要研究内容与创新第14-15页
    1.5 论文的结构安排第15-17页
第二章 2D/3D医学图像配准基础第17-34页
    2.1 2D/3D医学图像配准迭代框架第17-19页
    2.2 2D/3D配准分类第19-23页
        2.2.1 基于特征信息第19-20页
        2.2.2 基于灰度信息第20-22页
        2.2.3 基于混合信息第22-23页
    2.3 2D/3D配准基本组件第23-32页
        2.3.1 投影算法第23-26页
        2.3.2 空间变换第26-28页
        2.3.3 相似性测度第28-30页
        2.3.4 优化算法第30-32页
    2.4 图像配准评价指标第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 基于归一化互相关的2D/3D配准第34-54页
    3.1 归一化互相关系数第34-36页
    3.2 微分算子第36-39页
        3.2.1 Sobel梯度算子第36-37页
        3.2.2 高斯拉普拉斯算子第37-39页
    3.3 改进的相似性测度第39-41页
        3.3.1 基于Sobel算子的归一化互相关第39-40页
        3.3.2 基于LoG算子的归一化互相关第40-41页
    3.4 多分辨率策略第41-42页
    3.5 实验与结果分析第42-52页
        3.5.1 实验环境与数据第42-43页
        3.5.2 实验流程第43-45页
        3.5.3 实验评价标准第45-46页
        3.5.4 单分辨率配准实验第46-51页
        3.5.5 多分辨率配准实验第51-52页
    3.6 本章小结第52-54页
第四章 基于空间直方图的2D/3D配准第54-68页
    4.1 梯度方向加权直方图理论第54-57页
    4.2 改进的梯度方向加权直方图第57-61页
        4.2.1 空间直方图第58-59页
        4.2.2 梯度方向加权空间直方图第59-61页
    4.3 实验与结果分析第61-67页
        4.3.1 实验设置第61-62页
        4.3.2 实验结果及分析第62-67页
    4.4 本章小结第67-68页
第五章 全文总结与展望第68-70页
    5.1 全文总结第68-69页
    5.2 后续工作展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-77页
攻读硕士学位期间取得的成果第77页

 
 
论文编号BS4573304,这篇论文共77
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