| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·乳腺肿块检测的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·计算机辅助检测技术 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·乳腺肿块检测研究现状 | 第9-10页 |
| ·压缩感知理论概述 | 第10-11页 |
| ·研究内容和章节安排 | 第11-14页 |
| 第二章 基于区域的特征与稀疏表示理论 | 第14-24页 |
| ·基于区域的特征 | 第14-17页 |
| ·灰度特征 | 第14页 |
| ·LBP 特征 | 第14-17页 |
| ·稀疏表示 | 第17-22页 |
| ·稀疏表示理论基础 | 第18-19页 |
| ·稀疏编码的求解方法 | 第19-21页 |
| ·稀疏表示的应用 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于 P-PCA 灰度特征的乳腺病变区域检测 | 第24-40页 |
| ·乳腺图像预处理及肿块检测基本流程 | 第24-26页 |
| ·乳腺图像预处理 | 第24-25页 |
| ·乳腺肿块检测基本流程 | 第25-26页 |
| ·Pyramid-PCA 灰度特征 | 第26-28页 |
| ·基于 P-PCA 灰度特征的乳腺病变区域检测 | 第28-33页 |
| ·稀疏表示分类器 | 第28-29页 |
| ·二次稀疏表示检测 | 第29-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于多尺度 LBP 特征的乳腺病变区域检测 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·多尺度 LBP 特征提取 | 第40-42页 |
| ·基于多尺度 LBP 特征的乳腺病变区域检测 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-49页 |
| ·小结 | 第49-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第60-61页 |