| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的研究背景与意义 | 第8-11页 |
| ·计算机辅助检测系统的研究进展与现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 面向定量诊断的肺结节特征提取方法 | 第14-26页 |
| ·肺CT图像预处理 | 第14-17页 |
| ·感兴趣区域提取 | 第17-19页 |
| ·面向定量诊断的孤立性肺结节特征提取 | 第19-24页 |
| ·灰度特征的自动提取 | 第19-22页 |
| ·几何特征的自动提取 | 第22-23页 |
| ·位置特征的自动提取 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于集成学习的计算机辅助肺结节检测 | 第26-40页 |
| ·集成学习理论 | 第26-30页 |
| ·常用分类器集成方法 | 第30-37页 |
| ·投票集成 | 第30-31页 |
| ·Bagging算法 | 第31页 |
| ·Boosting算法 | 第31-34页 |
| ·随机特征子集选择集成算法(Random Subspace Method,RSM) | 第34-35页 |
| ·Sena算法 | 第35-37页 |
| ·集成学习辅助肺结节检测的实验结果和分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于动态多分类器选择集成的计算机辅助肺结节检测 | 第40-50页 |
| ·基于动态多分类器选择的集成 | 第40-42页 |
| ·基分类器的选择 | 第42-46页 |
| ·实验结果和分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-50页 |
| 第五章 面向定量诊断的计算机辅助肺结节检测系统 | 第50-60页 |
| ·计算机辅助肺结节定量诊断系统设计 | 第50-53页 |
| ·计算机辅助肺结节定量诊断系统实现 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |