| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 缩略语表 | 第10-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-24页 |
| 1.1 课题研究背景与选题来源 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3 实验数据库 | 第20-21页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第21-22页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 乳腺钼靶X线图像中关键技术分析 | 第24-34页 |
| 2.1 乳腺图像除噪 | 第24-26页 |
| 2.2 肿块区域分割 | 第26-30页 |
| 2.2.1 基于单视图的肿块分割方法 | 第26-28页 |
| 2.2.2 基于双视图及多视图的肿块分割方法 | 第28-29页 |
| 2.2.3 其它分割方法 | 第29-30页 |
| 2.2.4 小结 | 第30页 |
| 2.3 良恶性分类 | 第30-32页 |
| 2.3.1 基于病灶区域分割的分类方法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 基于感兴趣区域的分类方法 | 第31页 |
| 2.3.3 小结 | 第31-32页 |
| 2.4 钙化点区域分析 | 第32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于对偶Contourlet变换的乳腺X线图像除噪 | 第34-67页 |
| 3.1 多尺度几何分析 | 第34-47页 |
| 3.1.1 Contourlet变换 | 第35-40页 |
| 3.1.2 对偶树复小波变换 | 第40-42页 |
| 3.1.3 对偶Contourlet变换 | 第42-47页 |
| 3.2 对偶Contourlet变换域的图像除噪 | 第47-55页 |
| 3.2.1 对偶Contourlet系数统计特性 | 第51-52页 |
| 3.2.2 基于对偶Contourlet变换域的双变量阈值函数 | 第52-55页 |
| 3.3 实验结果及讨论 | 第55-66页 |
| 3.3.1 实验设置与评价标准 | 第55-56页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第56-66页 |
| 3.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于随机森林的肿块良恶性分类方法研究 | 第67-94页 |
| 4.1 乳腺区域轮廓提取 | 第67-74页 |
| 4.2 乳腺钼靶X线图像肿块分割及特征提取 | 第74-80页 |
| 4.2.1 肿块分割 | 第74-78页 |
| 4.2.2 特征提取 | 第78-80页 |
| 4.3 乳腺钼靶X线图像肿块区域良恶性分类 | 第80-86页 |
| 4.3.1 分类器 | 第81-85页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第85-86页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第86-92页 |
| 4.4.1 DDSM图像库分类结果 | 第87-90页 |
| 4.4.2 DDSM图像库和MIAS图像库分类结果 | 第90-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 基于感兴趣区域的特征提取以及分类方法 | 第94-109页 |
| 5.1 感兴趣区域提取 | 第95-96页 |
| 5.2 特征提取与特征分析 | 第96-100页 |
| 5.2.1 特征提取 | 第96-99页 |
| 5.2.2 特征分析 | 第99-100页 |
| 5.3 分类器选择 | 第100-102页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第102-108页 |
| 5.4.1 正常组织和非正常组织分类 | 第102-104页 |
| 5.4.2 良恶性分类 | 第104-106页 |
| 5.4.3 与其它主流方法对比 | 第106-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 第六章 总结与展望 | 第109-111页 |
| 6.1 工作总结 | 第109-110页 |
| 6.2 研究展望 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-117页 |
| 在学期间的研究成果 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
