| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·论文选题目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·医学图像增强研究现状 | 第8-9页 |
| ·计算机辅助检测研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容和章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 多尺度塔型结构医学图像增强算法 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·人眼视觉要求 | 第13-14页 |
| ·传统的单一尺度的图像增强方法 | 第14-16页 |
| ·小波图像增强方法 | 第16-17页 |
| ·多尺度塔式结构医学图像增强方法 | 第17-23页 |
| ·基本流程 | 第17-21页 |
| ·改进流程 | 第21-22页 |
| ·对奇异噪声点的抑止处理 | 第22-23页 |
| ·针对人体部位的医学图像增强 | 第23-24页 |
| ·基本原理 | 第23-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于粗糙集及模糊理论的乳腺肿块分层检测算法 | 第25-49页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·乳腺癌肿块的定义 | 第25-28页 |
| ·乳腺癌肿块的检测流图 | 第28-29页 |
| ·粗糙集理论及其在乳腺癌肿块检测算法上的运用 | 第29-34页 |
| ·粗糙集理论 | 第29-31页 |
| ·粗糙集在乳腺癌肿块检测算法上的运用 | 第31-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-34页 |
| ·模糊理论及其在乳腺癌肿块检测算法上的运用 | 第34-43页 |
| ·模糊理论 | 第35-36页 |
| ·模糊理论在乳腺癌肿块检测算法上的运用 | 第36-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·乳腺癌肿块检测的特征调整 | 第43-47页 |
| ·分层检测的原因和办法 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于背景抑制及多容许度生长的乳腺钙化点簇分层检测算法 | 第49-71页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·乳腺癌钙化点簇的定义 | 第49-51页 |
| ·乳腺癌钙化点簇的检测流程 | 第51页 |
| ·乳腺癌钙化点簇检测的预处理 | 第51-54页 |
| ·中值滤波 | 第51-52页 |
| ·预处理模块的中值滤波器设计 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·乳腺癌钙化点簇检测的背景抑制处理 | 第54-58页 |
| ·数学形态学与Top-hat 算子 | 第54页 |
| ·Top-hat 算子在钙化点检测背景抑制的运用 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·基于多容许度理论的乳腺癌钙化点簇检测粗检测模块 | 第58-64页 |
| ·钙化点簇种子点选取的特征组合设计 | 第58-59页 |
| ·基于多容许度理论的种子点选取 | 第59-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-64页 |
| ·基于多容许度理论的乳腺癌钙化点簇检测细检测模块 | 第64-70页 |
| ·多容许度区域生长 | 第65-67页 |
| ·结合灰度特性和几何特性进行区域生长 | 第67页 |
| ·模糊区域生长隶属度函数的设计 | 第67-68页 |
| ·区域生长的次序考虑 | 第68-69页 |
| ·实验结果与分析 | 第69-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 毕设期间研究成果 | 第80页 |