| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 乳腺癌的计算机辅助诊断系统（CAD）简介 | 第8-12页 |
| 1.1.1 乳腺癌简介 | 第8页 |
| 1.1.2 乳腺 X 线成像技术 | 第8-10页 |
| 1.1.3 乳腺癌的计算机辅助诊断系统（CAD）简介 | 第10-12页 |
| 1.2 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 乳腺肿块分割的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2.2 乳腺图像数据库介绍 | 第13页 |
| 1.3 论文的结构和内容 | 第13-15页 |
| 第二章 乳腺 X 线图的图像预处理 | 第15-25页 |
| 2.1 乳腺 X 线图像预处理概述 | 第15-16页 |
| 2.2 乳腺轮廓提取 | 第16-18页 |
| 2.2.1 轮廓提取的意义 | 第17页 |
| 2.2.2 轮廓提取的几种方法介绍 | 第17-18页 |
| 2.3 形态学图像处理 | 第18-21页 |
| 2.3.1 形态学图像处理的基础知识 | 第19页 |
| 2.3.2 形态学图像处理的基本方法 | 第19-21页 |
| 2.4 本文采用的预处理方法 | 第21-23页 |
| 2.4.1 区域生长算法 | 第21页 |
| 2.4.2 算法流程 | 第21-23页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第23-25页 |
| 第三章 基于小波变换的肿块分割方法 | 第25-33页 |
| 3.1 肿块分割方法概述 | 第25-27页 |
| 3.1.1 肿块分割的特点 | 第25-26页 |
| 3.1.2 肿块分割的分类 | 第26-27页 |
| 3.2 小波变换理论基础 | 第27-29页 |
| 3.2.1 小波变换的定义 | 第27-28页 |
| 3.2.2 小波变换的优点 | 第28-29页 |
| 3.2.3 小波变换的应用实践 | 第29页 |
| 3.3 基于灰度直方图的小波变换的肿块自动分割方法 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 第四章 肿块的边缘检测 | 第33-40页 |
| 4.1 肿块边缘检测方法概述 | 第33页 |
| 4.2 基于区域生长的肿块边缘检测 | 第33-35页 |
| 4.3 基于活动轮廓模型的肿块边缘检测 | 第35-38页 |
| 4.3.1 活动轮廓模型简介 | 第35-36页 |
| 4.3.2 C-V 模型简介 | 第36-37页 |
| 4.3.3 本文采用的局部活动轮廓模型 | 第37-38页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 5.1 实验结果 | 第40-41页 |
| 5.2 结论与分析 | 第41-43页 |
| 5.2.1 实验结果对比 | 第41页 |
| 5.2.2 实验分析与总结 | 第41-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 本文小结 | 第43-44页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |