多视角乳腺X线图像的乳腺癌检测与分类方法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18-23页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第23-29页 |
| 1.2.1 基于多幅图像的肿块检测方法研究 | 第24-27页 |
| 1.2.2 肿块图像检索方法研究 | 第27-28页 |
| 1.2.3 肿块良恶性分类方法研究 | 第28-29页 |
| 1.3 测试图像库介绍 | 第29-30页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第30-31页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第31-34页 |
| 2 乳腺图像胸肌区域分割 | 第34-60页 |
| 2.1 引言 | 第34-35页 |
| 2.2 NYSTROM谱聚类简介 | 第35-37页 |
| 2.2.1 谱聚类 | 第35-36页 |
| 2.2.2 Nystrom谱聚类 | 第36-37页 |
| 2.3 纹理一致性胸肌分割方法 | 第37-50页 |
| 2.3.1 图像预处理 | 第38-39页 |
| 2.3.2 胸肌初始边缘检测 | 第39-42页 |
| 2.3.3 基于位移曲线建模的胸肌边缘修正 | 第42-46页 |
| 2.3.4 实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 2.4 复杂纹理胸肌分割方法 | 第50-58页 |
| 2.4.1 结合边缘信息的谱聚类分割 | 第50-51页 |
| 2.4.2 区域合并 | 第51-52页 |
| 2.4.3 胸肌边缘识别 | 第52-53页 |
| 2.4.4 实验结果与分析 | 第53-58页 |
| 2.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 3 乳腺图像双边分析肿块检测 | 第60-82页 |
| 3.1 引言 | 第60-61页 |
| 3.2 区域匹配 | 第61-67页 |
| 3.2.1 子区域划分 | 第61-62页 |
| 3.2.2 形状上下文 | 第62-63页 |
| 3.2.3 对应性计算和匹配代价定义 | 第63-65页 |
| 3.2.4 区域匹配结果 | 第65-67页 |
| 3.3 图像对相似性计算 | 第67-70页 |
| 3.3.1 全局图像相似性 | 第67页 |
| 3.3.2 局部图像相似性 | 第67-69页 |
| 3.3.3 分级相似性设计 | 第69-70页 |
| 3.4 基于双边分析的肿块检测实现过程 | 第70-73页 |
| 3.4.1 肿块候选ROI定位 | 第70-71页 |
| 3.4.2 肿块候选RO1分析 | 第71页 |
| 3.4.3 肿块检测方法实现 | 第71-73页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第73-80页 |
| 3.5.1 参数设置 | 第73-74页 |
| 3.5.2 评价准则 | 第74-76页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第76-80页 |
| 3.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 4 乳腺图像肿块检索 | 第82-96页 |
| 4.1 引言 | 第82-83页 |
| 4.2 可区分锚点图哈希(DAGH) | 第83-86页 |
| 4.2.1 锚点图哈希(AGH)图像表达 | 第83-85页 |
| 4.2.2 可区分锚点图哈希(DAGH)图像表达 | 第85-86页 |
| 4.3 线性近邻传递(LNP) | 第86-87页 |
| 4.3.1 权重矩阵构建 | 第86-87页 |
| 4.3.2 标签更新 | 第87页 |
| 4.4 肿块检索方法实现 | 第87-89页 |
| 4.4.1 交叉验证 | 第88页 |
| 4.4.2 肿块检索方法实现 | 第88-89页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第89-95页 |
| 4.5.1 评价准则 | 第89-90页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第90-95页 |
| 4.6 本章小结 | 第95-96页 |
| 5 乳腺图像肿块良恶性分类 | 第96-110页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 基于TEXTON的分类方法 | 第97-98页 |
| 5.3 非等间隔降采样TEXTON的肿块分类 | 第98-102页 |
| 5.3.1 图像归一化 | 第98-99页 |
| 5.3.2 非等间隔降采样 | 第99-100页 |
| 5.3.3 肿块分类方法设计与实现 | 第100-102页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第102-108页 |
| 5.4.1 参数设置 | 第103-104页 |
| 5.4.2 评价准则 | 第104-105页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第105-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-110页 |
| 6 结论 | 第110-112页 |
| 6.1 总结 | 第110-111页 |
| 6.2 展望 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-122页 |
| 附录A | 第122-124页 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第124-128页 |
| 学位论文数据集 | 第128页 |
