| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究进展及现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文研究内容与创新点 | 第10-12页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第10-12页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第12页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 结合边缘点搜索算法和水平集分割方法的钙化点分割 | 第14-22页 |
| 2.1 图像处理中常规分割算法 | 第14-16页 |
| 2.1.1 基于阈值的分割方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于边缘的分割方法 | 第15页 |
| 2.1.3 基于区域的分割方法 | 第15-16页 |
| 2.2 本文涉及的分割方法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 边缘点搜素算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 改进的水平集分割算法 | 第17-19页 |
| 2.3 两种方法结合的钙化分割 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 钙化特征提取与特征选择 | 第22-35页 |
| 3.1 特征提取 | 第22-31页 |
| 3.1.1 几何特征 | 第22-29页 |
| 3.1.2 纹理特征 | 第29-31页 |
| 3.2 基于互信息的特征选择 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 结合可能性模糊C-均值聚类与加权支持向量机的钙化点分类 | 第35-44页 |
| 4.1 C-均值聚类 | 第35-41页 |
| 4.1.1 C-均值聚类概述 | 第35-38页 |
| 4.1.2 可能性模糊C-均值聚类算法（PFCM） | 第38-41页 |
| 4.2 加权支持向量机 | 第41-42页 |
| 4.3 本文设计的样本加权方案 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 检测结果及分析 | 第44-53页 |
| 5.1 影像数据来源 | 第44页 |
| 5.2 钙化点分割结果 | 第44-46页 |
| 5.3 特征选择结果 | 第46-48页 |
| 5.4 钙化检测结果与对比 | 第48-51页 |
| 5.5 实验结果比较与分析 | 第51-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 内容总结 | 第53页 |
| 6.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62页 |
