| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 心脏占位性疾病介绍 | 第12-14页 |
| 1.2.1 心脏肿瘤 | 第12-13页 |
| 1.2.2 心脏血栓 | 第13-14页 |
| 1.3 超声心动图诊断技术 | 第14-18页 |
| 1.3.1 医学超声诊断技术 | 第14-15页 |
| 1.3.2 超声心动图诊断及现状 | 第15-17页 |
| 1.3.3 超声心动图在心脏占位性疾病中的应用 | 第17-18页 |
| 1.4 研究目的和意义 | 第18-20页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第20-21页 |
| 1.6 论文结构与内容 | 第21-23页 |
| 第二章 超声心动图降噪算法研究 | 第23-64页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 基于自适应窗的ROI自动提取 | 第24-30页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第25页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第25-27页 |
| 2.2.3 特征分类 | 第27-28页 |
| 2.2.4 自适应搜索 | 第28页 |
| 2.2.5 ROI子块选择 | 第28页 |
| 2.2.6 ROI自动提取的实例分析 | 第28-30页 |
| 2.3 超声斑点噪声模型 | 第30-31页 |
| 2.4 基于最大似然估计和非局部平均的降噪算法 | 第31-43页 |
| 2.4.1 NL降噪算法介绍 | 第32-33页 |
| 2.4.2 MLE算法 | 第33-34页 |
| 2.4.3 改进的NL算法实现 | 第34页 |
| 2.4.4 实验结果与分析 | 第34-43页 |
| 2.5 基于稀疏表示和非局部平均的降噪算法 | 第43-57页 |
| 2.5.1 稀疏表示介绍 | 第43-45页 |
| 2.5.2 K-SVD算法介绍 | 第45-46页 |
| 2.5.3 基于K-SVD和NL的降噪算法实现 | 第46-48页 |
| 2.5.4 实验结果与分析 | 第48-57页 |
| 2.6 基于改进运动估计算法的超声心动图序列降噪 | 第57-63页 |
| 2.6.1 运动估计算法原理 | 第58-60页 |
| 2.6.2 基于改进的运动估计法的降噪算法实现 | 第60-61页 |
| 2.6.3 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 2.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第三章 超声心动图中图像分割算法研究 | 第64-82页 |
| 3.1 引言 | 第64-65页 |
| 3.2 基于选择性集成学习和活动轮廓模型的图像分割方法 | 第65-78页 |
| 3.2.1 选择性集成学习算法原理 | 第65-67页 |
| 3.2.2 ACM算法 | 第67-68页 |
| 3.2.3 基于选择性集成学习和活动轮廓模型的图像分割算法实现 | 第68-72页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第72-78页 |
| 3.3 基于稀疏表示和改进ACM算法的图像分割方法 | 第78-81页 |
| 3.3.1 K-SVD算法提取初始边缘 | 第78-79页 |
| 3.3.2 基于稀疏表示和改进ACM算法的图像分割算法实现 | 第79页 |
| 3.3.3 实验结果与讨论 | 第79-81页 |
| 3.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第四章 超声心动图中心脏占位性疾病特征提取 | 第82-92页 |
| 4.1 引言 | 第82页 |
| 4.2 心脏占位性疾病超声心动图的特征提取 | 第82-88页 |
| 4.2.1 动态特征 | 第83-85页 |
| 4.2.2 形态特征 | 第85-87页 |
| 4.2.3 纹理特征 | 第87-88页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第88-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91-92页 |
| 第五章 心脏占位性疾病的分类判别 | 第92-101页 |
| 5.1 引言 | 第92页 |
| 5.2 SRC算法原理 | 第92-94页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第94-99页 |
| 5.3.1 SRC算法稀疏性分析 | 第94-95页 |
| 5.3.2 特征参数对分类结果的影响分析 | 第95-97页 |
| 5.3.3 分类器性能比较 | 第97页 |
| 5.3.4 误判病例分析 | 第97-99页 |
| 5.4 本章小结 | 第99-101页 |
| 第六章 讨论与展望 | 第101-103页 |
| 6.1 结论分析和总结 | 第101-102页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-116页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
