| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 肺癌CAD的研究现状 | 第13页 |
| 1.3 肺癌CAD的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构及研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 相关的理论知识 | 第16-30页 |
| 2.1 肺结节识别基础知识 | 第16-18页 |
| 2.1.1 CT图像 | 第16-17页 |
| 2.1.2 肺部生理结构 | 第17页 |
| 2.1.3 结节的分类及其影像学特点 | 第17-18页 |
| 2.2 肺实质分割方法 | 第18-20页 |
| 2.3 候选结节的提取 | 第20-22页 |
| 2.4 假阳性去除 | 第22-28页 |
| 2.4.1 特征提取 | 第22页 |
| 2.4.2 特征选择 | 第22-24页 |
| 2.4.3 分类器 | 第24-28页 |
| 2.5 医学诊断试验评估方法 | 第28页 |
| 2.6 医学图像分割准确性评估方法 | 第28-29页 |
| 2.7 LIDC数据库 | 第29页 |
| 2.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 三维全自动肺实质分割方法 | 第30-38页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 三维全自动肺实质分割方法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 三维区域生长法获得肺实质及气管 | 第30-31页 |
| 3.2.2 去除肺门外的气管、支气管 | 第31-33页 |
| 3.2.3 左右肺实质的分离 | 第33-34页 |
| 3.2.4 肺实质边界修补 | 第34-36页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于改进的MEANSHIFT算法的候选结节提取 | 第38-45页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 基于改进的MEANSHIFT算法的候选结节提取 | 第38-42页 |
| 4.2.1 预处理 | 第38-39页 |
| 4.2.2 自适应MEANSHIFT算法提取候选结节 | 第39-41页 |
| 4.2.3 MEANSHIFT初步分割后对边界的扩展 | 第41-42页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 假阳性去除 | 第45-57页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 候选结节特征提取 | 第45-53页 |
| 5.2.1 灰度特征 | 第45-46页 |
| 5.2.2 大小特征 | 第46-47页 |
| 5.2.3 形状特征 | 第47-50页 |
| 5.2.4 纹理特征 | 第50-51页 |
| 5.2.5 新特征 | 第51-53页 |
| 5.3 特征降维和分类 | 第53页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录A 攻读硕士期间参与的科研课题 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
