乳腺癌X线图像的钙化点计算机辅助检测

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-16页
·研究的背景及意义	第9页
·乳腺癌影像学诊断方法	第9-11页
·计算机辅助诊断的研究状况	第11-12页
·钙化点检测算法研究	第12-13页
·论文的内容及框架安排	第13-16页
2 乳腺区域提取	第16-26页
·乳腺区域分割的目的和难点	第16-18页
·阈值分割和形态学处理	第18-20页
·乳腺区域提取算法	第20-25页
·乳腺区域提取方法	第20-21页
·乳腺区域提取实现	第21-25页
·本章小结	第25-26页
3 钙化点的特征提取和选择	第26-34页
·样本选择	第26-27页
·特征提取	第27-31页
·特征选择	第31-33页
·本章小结	第33-34页
4 基于神经网络的特征分类	第34-42页
·分类器介绍	第34-35页
·BP神经网络分类器	第35-38页
·BP神经网络分类器设计及评价	第38-41页
·BP神经网络的设计	第38-39页
·性能评估	第39-41页
·本章小结	第41-42页
5 钙化点检测实验及结果分析	第42-53页
·乳腺X线图像获取	第42-46页
·数据库的介绍	第43-44页
·图像格式转换	第44-46页
·图像采样和量化	第46页
·钙化点提取	第46-52页
·钙化点检测	第46-47页
·钙化点识别	第47-52页
·本章小结	第52-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第57-58页
致谢	第58-60页