摘要 | 第1-3页 |
Abstract | 第3-9页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
·研究背景与意义 | 第9-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-12页 |
·论文主要研究内容 | 第12-14页 |
·论文的组织结构 | 第14-17页 |
第2章 肺癌病灶检测预处理 | 第17-27页 |
·引言 | 第17-18页 |
·CT 影像成像原理与特点 | 第18页 |
·肺实质的分割提取 | 第18-22页 |
·肺部 CT 影像阈值化 | 第19页 |
·肺实质轮廓检测与提取 | 第19-20页 |
·实验结果与分析 | 第20-22页 |
·肺癌病灶检测感兴趣区域提取 | 第22-25页 |
·K-均值聚类 | 第22-23页 |
·基于K-均值聚类的肺癌病灶检测ROI 提取 | 第23页 |
·实验结果与分析 | 第23-25页 |
·本章小结 | 第25-27页 |
第3章 肺癌病灶检测特征选取 | 第27-43页 |
·引言 | 第27页 |
·特征选取理论基础 | 第27-32页 |
·特征选择基本理论 | 第27-28页 |
·粗糙集理论 | 第28-32页 |
·肺癌病灶检测候选特征提取 | 第32-37页 |
·肺癌病灶一般医学征象 | 第32-33页 |
·肺癌病灶检测ROI 常规特征提取 | 第33-35页 |
·肺癌病灶检测ROI 纹理特征提取 | 第35-36页 |
·肺癌病灶检测ROI 矩特征提取 | 第36-37页 |
·基于粗糙集理论的肺癌病灶检测有效特征选择 | 第37-41页 |
·肺癌病灶检测候选特征参量权值离散化 | 第38-39页 |
·构建肺癌病灶检测决策表 | 第39-40页 |
·基于属性重要性的肺癌病灶检测属性约简 | 第40-41页 |
·有效特征参量的非线性归一化处理 | 第41页 |
·实验结果与分析 | 第41-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第4章 肺癌病灶快速鉴别检测 | 第43-65页 |
·引言 | 第43页 |
·改进的快速支持向量机方法在肺癌病灶检测中的应用 | 第43-52页 |
·支持向量机(SVM)方法 | 第43-48页 |
·改进的快速支持向量机(FCSVM)方法 | 第48-51页 |
·基于 FCSVM 的肺癌病灶检测 | 第51-52页 |
·基于 RS_FCSVM 的肺癌病灶快速鉴别检测 | 第52-58页 |
·基于 RS_FCSVM 的肺癌病灶快速检测器的优势 | 第53页 |
·基于 RS_FCSVM 的快速检测器模式选择与训练学习 | 第53-58页 |
·实验结果与分析 | 第58-63页 |
·本章小结 | 第63-65页 |
第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
·论文研究工作总结 | 第65-66页 |
·今后的研究工作与展望 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
详细摘要 | 第72-76页 |