超声弹性成像在乳腺肿瘤诊断中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第9-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 乳腺癌概况及诊断方法 | 第13-26页 |
| 2.1 乳腺癌概况 | 第13-14页 |
| 2.2 影像学诊断方法 | 第14-17页 |
| 2.3 乳腺肿瘤的超声诊断方法 | 第17-20页 |
| 2.4 超声弹性成像技术 | 第20-22页 |
| 2.4.1 UE的简介及原理 | 第20-21页 |
| 2.4.2 UE技术在乳腺肿块中的临床诊断应用 | 第21页 |
| 2.4.3 UE技术在乳腺肿块诊断中的前景与展望 | 第21-22页 |
| 2.5 乳腺CAD系统 | 第22-24页 |
| 2.5.1 乳腺辅助诊断系统的研究现状 | 第22-23页 |
| 2.5.2 乳腺CAD系统的内部组成 | 第23-24页 |
| 2.5.3 乳腺辅助诊断系统存在的问题 | 第24页 |
| 2.6 研究思路 | 第24-25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 乳腺图像预处理 | 第26-39页 |
| 3.1 数据采集 | 第26页 |
| 3.2 图像预处理 | 第26-28页 |
| 3.3 弹性信息图像重建 | 第28-30页 |
| 3.3.1 图像重建简介 | 第28-29页 |
| 3.3.2 弹性图像重建结果 | 第29-30页 |
| 3.4 肿瘤区域自动分割 | 第30-38页 |
| 3.4.1 图像分割简介 | 第30-35页 |
| 3.4.2 肿瘤区域自动分割 | 第35-38页 |
| 3.5 总结 | 第38-39页 |
| 第4章 可疑区域特征提取 | 第39-49页 |
| 4.1 软硬区域自动界定 | 第39-40页 |
| 4.2 弹性特征提取 | 第40-43页 |
| 4.3 灰度共生矩阵特征 | 第43-46页 |
| 4.4 形状特征(圆度)与UE诊断标准 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 可疑区域的分类 | 第49-62页 |
| 5.1 SVM基本理论 | 第49-56页 |
| 5.1.1 SVM的研究现状 | 第50-51页 |
| 5.1.2 SVM分类算法介绍 | 第51-54页 |
| 5.1.3 核函数 | 第54-55页 |
| 5.1.4 SVM的特点 | 第55-56页 |
| 5.2 交叉验证 | 第56-57页 |
| 5.3 特征选择标准 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结果与分析 | 第62-68页 |
| 6.1 病理结果 | 第62页 |
| 6.2 实验结果 | 第62-66页 |
| 6.2.1 均值及t分布参数 | 第62-63页 |
| 6.2.2 分类准确率(精度)及曲线下面积AUC | 第63-65页 |
| 6.2.3 ROC曲线 | 第65-66页 |
| 6.3 数据分析 | 第66-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第7章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 工作总结 | 第68-69页 |
| 7.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
