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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 医学图像分析2

1.3 医学图像处理的发展趋势3

1.3.1 从单纯诊断到诊断治疗一体3

1.3.2 图像描述从定性到定量4

1.3.3 从二维到三维4

1.3.4 可视化技术和图像信息网络化4

1.4 医学图像的三维可视化技术4

1.4.1 表面绘制技术5

1.4.2 体绘制技术7

1.4.3 两种绘制方法的对比7

1.4.4 结论9

参考文献9

第2章 股骨头坏死图像处理的一般方法13

2.1 引言13

2.2 股骨头坏死医学图像的特点13

2.3 股骨头坏死医学图像的处理方法15

2.3.1 伪彩色15

2.3.2 直方图增强16

2.3.3 高通滤波增强16

2.3.4 定量分析16

2.4 股骨头坏死图像处理方法的深入19

参考文献20

第3章 基于空域运算的快速股骨头X线片图像增强方法21

3.1 引言21

3.2 股骨头X线片图像的高通滤波实验分析22

3.3 新的滤波算法24

3.4 实验结果与分析27

3.5 结论29

参考文献29

第4章 基于直方图不完全均衡处理股骨头X线片图像的方法30

4.1 引言30

4.2 直方图不完全均衡法30

4.2.1 给定直方图的变换31

4.2.2 直方图不完全均衡法研究31

4.3 实验结果与分析32

4.4 结论36

参考文献36

第5章 基于热传导方程的股骨头X线片图像锐化方法37

5.1 引言37

5.2 Perona方法的结论和物理角度的分析39

5.3 锐化算子的导出41

5.3.1 新的热传导方程41

5.3.2 c函数的选取41

5.3.3 离散化的计算公式42

5.4 实验结果与分析43

5.5 结论45

参考文献45

第6章 一种新的聚类分析算法及其用于股骨头医学图像聚类分割的探讨47

6.1 引言47

6.2 新聚类算法的步骤和解释48

6.2.1 迭代48

6.2.2 选初始类49

6.2.3 查表49

6.2.4 合并49

6.3 模拟数据的实验结果和分析50

6.3.1 对不同形状数据集的实验结果51

6.3.2 6个参数变化时的聚类实验与讨论53

6.3.3 与HCM、FCM及其他算法的对比54

6.4 对股骨头MRI图像的聚类分割实验结果56

6.5 总结57

参考文献58

第7章 一种新的基于迭代聚类策略的阈值选择方法59

7.1 引言59

7.2 映射一维直方图至二维图像60

7.3 算法迭代结果61

7.4 阈值选择65

7.5 总结65

参考文献66

第8章 股骨头X线片图像分析结论和展望67

参考文献68

第9章 轮廓线重建技术中的对应问题和分支问题69

9.1 对应问题和分支问题的定义回顾70

9.2 对应问题和分支问题的复杂性71

9.2.1 顶点个数与可接受表面的关系71

9.2.2 不同拓扑结构的连接方式71

9.3 对应问题和分支问题的新定义73

9.4 新定义下研究方法的讨论75

9.5 结论76

参考文献76

第10章 基于BPLI从二维平行轮廓线重建三维表面的新算法78

10.1 BPLI方法的基本原理和步骤79

10.1.1 BPLI方法的基本原理79

10.1.2 BPLI方法的步骤79

10.2 原关键算法及问题分析81

10.2.1 原匹配算法及问题分析81

10.2.2 原三角剖分算法及问题分析83

10.3 新算法的提出85

10.3.1 新的分段匹配算法85

10.3.2 新的动态规划求三角剖分算法88

10.4 实验结果和分析89

10.4.1 对应问题和分支问题的实验效果90

10.4.2 新匹配算法的实验效果91

10.4.3 退化区域消除实验效果91

10.4.4 算法的运算效率93

10.5 结论94

参考文献95

第11章 结合原图像切片信息的轮廓线分组技术97

11.1 对应问题和分支问题98

11.2 重建表面方法描述98

11.2.1 初始轮廓线提取98

11.2.2 插值法求垂直方向切片100

11.2.3 构造边缘距离图102

11.2.4 轮廓线分组步骤102

11.3 轮廓线的三角网格重建104

11.4 实验结果104

11.5 结论106

参考文献106

第12章 股骨头轮廓线重建分析结论和展望108

参考文献110