中文摘要 | 第1-8页 |
英文摘要 | 第8-10页 |
第一章 绪论 | 第10-21页 |
·研究背景、目的及意义 | 第10-13页 |
·国内外研究概况 | 第13-18页 |
·乳腺癌计算机辅助诊断系统的研究概况 | 第13-14页 |
·肿块自动检测方法的研究概况 | 第14-17页 |
·肿块相关特征提取方法的研究概况 | 第17-18页 |
·本文的主要研究工作 | 第18-21页 |
第二章 乳腺钼靶影像中肿块组织的提取方法研究 | 第21-53页 |
·乳腺X 线影像的诊断技术 | 第21-28页 |
·乳腺X 线摄影简介 | 第21-23页 |
·乳腺解剖学和X 线影像学表现 | 第23-26页 |
·乳腺癌的诊断及难点 | 第26-28页 |
·图像预处理和感兴趣区域的提取 | 第28-36页 |
·乳腺区域的提取 | 第29-31页 |
·基于平面拟合的图像增强 | 第31-35页 |
·感兴趣区域的定位和提取 | 第35-36页 |
·肿块组织的提取技术 | 第36-45页 |
·最大熵原则的阈值分割 | 第36-40页 |
·基于最大类间方差法的阈值分割 | 第40-42页 |
·区域生长的图像分割 | 第42-45页 |
·基于数学形态学的乳腺肿块轮廓提取 | 第45-53页 |
·数学形态学的基本概念 | 第45-51页 |
·肿块轮廓的提取与细化 | 第51-53页 |
第三章 肿块区域的相关特征提取与定量研究 | 第53-70页 |
·实验资料的获取 | 第53-55页 |
·图像数据资料来源 | 第53-54页 |
·图像的格式转换 | 第54-55页 |
·肿块相关特征的提取 | 第55-63页 |
·肿块区域的形态学特征 | 第55-59页 |
·图像灰度特征 | 第59-60页 |
·肿块毛刺组织特征 | 第60-63页 |
·实验数据与结果分析 | 第63-70页 |
·乳腺区域提取结果 | 第63-64页 |
·不同方法分割图像的结果比较 | 第64-67页 |
·肿块区域特征值的统计分析 | 第67-70页 |
第四章 基于MATLAB 语言的乳腺肿块形态特征分析系统的设计 | 第70-78页 |
·MATLAB 语言简介 | 第70页 |
·计算机辅助诊断系统框架和功能 | 第70-72页 |
·已经实现的功能 | 第72-78页 |
·界面设计和文件操作 | 第73-74页 |
·影像的辅助显示工具 | 第74-78页 |
第五章 全文总结 | 第78-81页 |
·总结 | 第78页 |
·存在的问题及后续工作展望 | 第78-81页 |
·系统功能的完善和改进 | 第79-80页 |
·算法方面的优化改进 | 第80-81页 |
参考文献 | 第81-86页 |
攻读硕士学位期间发表文章情况 | 第86-87页 |
致谢 | 第87页 |