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基于CT影像的肺结节病变计算机辅助诊断关键技术研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-24页
   ·课题研究背景与意义第12-13页
   ·肺癌CAD现状第13-16页
     ·肺癌CAD研究内容第13-15页
     ·肺癌CAD国内外研究现状第15-16页
   ·肺癌CAD关键技术研究现状第16-22页
     ·肺部区域自动分割第16-17页
     ·肺结节自动检测第17-20页
     ·计算机辅助检测性能评估第20-21页
     ·计算机辅助诊断系统第21-22页
   ·研究目标和内容第22-23页
   ·论文结构第23-24页
第二章 肺癌影像数据库构建方法研究第24-34页
   ·LIDC数据库第24-27页
   ·金标准生成第27-30页
     ·基于多专家标注的金标准生成第27页
     ·STAPLE算法第27-29页
     ·基于STAPLE算法的金标准生成实现第29-30页
   ·数据模型第30-31页
   ·结节浏览器第31页
   ·数据检索引擎第31页
   ·结果第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第三章 肺实质分割第34-47页
   ·CT背景知识第34-36页
     ·CT图像介绍第34-35页
     ·肺部生理结构第35-36页
   ·肺部区域分割方法概述第36页
   ·全自动肺实质分割第36-44页
     ·背景剔除第36-37页
     ·去除气管第37-39页
     ·阈值分割第39-40页
     ·基于多尺度相对凸包方法的肺边界修补第40-44页
   ·实验结果与分析第44-46页
     ·实验数据第44页
     ·实验结果第44-46页
     ·结果分析第46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于多尺度相对凸包的胸膜结节检测方法研究第47-62页
   ·概述第47-48页
   ·多尺度相对凸包候选结节初始检测第48-50页
     ·肺区域分割(预处理)第49页
     ·胸膜候选结节识别第49-50页
   ·假阳性结节的去除第50-57页
     ·假阳性结节分析第50-52页
     ·特征提取第52-54页
     ·基于遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的特征选择第54-57页
   ·实验结果及分析第57-60页
     ·实验数据第57-58页
     ·实验结果第58-59页
     ·实验结果分析第59-60页
   ·本章小结第60-62页
第五章 实体型结节检测方法研究第62-76页
   ·概述第62-63页
   ·预处理第63页
   ·候选结节初始检测第63-67页
     ·基于阈值的感兴趣区域获取第63-64页
     ·圆点滤波器(dot filter)第64-67页
     ·候选结节的定位与分割第67页
   ·假阳性去除第67-71页
     ·特征提取第67-71页
     ·特征选择与分类第71页
   ·实验结果与分析第71-74页
     ·实验数据第71-72页
     ·实验结果第72-74页
     ·实验结果分析第74页
   ·本章小结第74-76页
第六章 GGO结节检测方法研究第76-89页
   ·概述第76-77页
   ·现有方法分析第77-78页
   ·基于形状指数和自适应非线性滤波器的毛玻璃候选结节初始检测第78-85页
     ·基于形状指数的毛玻璃候选结节初始检测第78-84页
     ·基于自适应非线性滤波的候选结节初始检测第84-85页
   ·假阳性去除第85-86页
     ·特征提取第85-86页
     ·特征选择和分类第86页
   ·实验结果及分析第86-88页
     ·实验数据第86页
     ·实验结果第86-87页
     ·实验结果分析第87-88页
   ·本章小结第88-89页
第七章 肺结节检测评估方法研究第89-97页
   ·概述第89-92页
   ·评估方案第92-94页
     ·数据第92页
     ·金标准第92-93页
     ·评估方法第93-94页
   ·结果第94-95页
   ·本章小结第95-97页
第八章 结论与展望第97-101页
   ·论文工作总结第97-99页
     ·本文所做工作第97-98页
     ·本文创新第98-99页
   ·今后工作展望第99-101页
参考文献第101-112页
致谢第112-114页
攻读学位期间的研究成果第114页

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