版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、中國科學(xué)院研究生院博士學(xué)位論文腦圖像分析中的配準(zhǔn)與分割方法研究姓名:范勇申請學(xué)位級別:博士專業(yè):模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師:蔣田仔20021101腦圖像分析中的酉己準(zhǔn)與分割方法研究ABSTRACTInvestigationonRegistrationandSegmentationofBrainImagesYongFAN(PatternRecognitionandIntelligentSystem)DirectedbyProLTianzi
2、JiangThisdissertationfocusesonimageregistrationandsegmentation,whichareLWOfundamentalissuesincomputationalneuroanatomyStartingwithabriefoverviewofexistingregistrationandsegmentationtechniques,wepresentseveralnovelregistr
3、ationandsegmentationmethodsfortheapplicationofbrainimageanalysisThemaincontributionsofthisthesisaxesummarizedasfollows:1,Theroleofintensitiesofimagestoberegisteredinmutualinformationcomputationiscomprehensivelyandextensi
4、velyanalyzedBasedonaboveanalysis,anovelstrategyformultimodalitymedicalimageregistrationisproposed、inwhicllsensitivefeaturesareusedformutualinformationcorn。putationTheexperimentalresultsshowtheeffectivenessandefficacyofth
5、ismethod2Anovelsimilaritymeasureofbrainimageisproposedbasedonanatomi—calstructureknowledge,thenafreefromdeformationbasednonrigidbrainimageregistrationmethodisdevelopedwhichiscapableofestablishingcon—sistentanatomicalcorr
6、espondencebetweenbrainimagestoberegisteredAhierarchicaldeformationmechanismisadoptedintheregistrationproemdureItismorerobustthantheexistingcounterpart3AglobaloptimizationdeformablemodelbasedsegmentationmethodiSdevelopedf
7、orextractionofbrainorgans,whichisoptimizedbyaparallelgeneticalgorithmFuzzyclustertechniqueisusedt0incorporateregionin—formationintothismodelandFourierdescriptorbasedmodeldescriptiongreatlydecreasestheComputationalcomplex
8、ityofthismethodFurthermoretheparallelgeneticalgorithmisgenerallyapplicableandhasbeensuccessfullyusedformedicalimageregistrationKeywords:Multimodalityimageregistration,mutualinformation,nonrigidregistration,medicalimagese
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- MR圖像分割與配準(zhǔn)及其在腦分析中的應(yīng)用.pdf
- 醫(yī)學(xué)圖像分割與配準(zhǔn)方法研究.pdf
- 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)與分割算法研究.pdf
- 圖像引導(dǎo)HIFU治療中的圖像分割與配準(zhǔn)技術(shù)的研究.pdf
- 基于圖分割的SAR圖像配準(zhǔn)方法的研究.pdf
- 面向嬰幼兒腦MR圖像的配準(zhǔn)算法與分割研究.pdf
- 醫(yī)學(xué)圖像分割與配準(zhǔn)算法研究.pdf
- 醫(yī)學(xué)圖像分割與配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf
- 基于可變形模型的圖像分割與圖像配準(zhǔn)研究.pdf
- 醫(yī)學(xué)圖像分割與配準(zhǔn)算法研究與實現(xiàn).pdf
- 基于配準(zhǔn)算法的嬰幼兒腦MR圖像分割框架研究.pdf
- 基于聚類的圖像分割與配準(zhǔn)研究.pdf
- 圖像配準(zhǔn)方法研究.pdf
- 圖像融合與配準(zhǔn)方法研究.pdf
- 圖像檢測與配準(zhǔn)的方法研究.pdf
- 以分割目標(biāo)為導(dǎo)向的腦MR圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf
- 腦白質(zhì)疏松癥MR圖像配準(zhǔn)及白質(zhì)區(qū)域靜脈分割研究.pdf
- 基于主動輪廓模型的圖像分割與配準(zhǔn)同步方法研究.pdf
- 增強現(xiàn)實中的圖像配準(zhǔn)方法研究.pdf
- 圖像配準(zhǔn)與拼接方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論