| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 孤立性肺结节的诊断 | 第12-13页 |
| 1.2.2 计算机辅助诊断 | 第13-16页 |
| 1.3 计算机辅助诊断存在的问题 | 第16页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第16-18页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 1.6 小结 | 第19-20页 |
| 第二章 基础理论 | 第20-34页 |
| 2.1 现代医学影像技术 | 第20-22页 |
| 2.1.1 计算机断层扫描 | 第20-21页 |
| 2.1.2 正电子发射断层扫描 | 第21页 |
| 2.1.3 人体代谢标准摄取值 | 第21-22页 |
| 2.1.4 DICOM简介 | 第22页 |
| 2.2 图像预处理技术 | 第22-23页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第22-23页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第23页 |
| 2.2.3 高斯滤波 | 第23页 |
| 2.3 医学图像配准技术 | 第23-24页 |
| 2.3.1 图像配准 | 第23-24页 |
| 2.3.2 医学图像配准 | 第24页 |
| 2.4 医学图像分割技术 | 第24-25页 |
| 2.4.1 阂值分割 | 第25页 |
| 2.4.2 区域生长分割 | 第25页 |
| 2.5 分水岭分割算法 | 第25-27页 |
| 2.5.1 分水岭简介 | 第25-26页 |
| 2.5.2 连续情况中分水岭的定义 | 第26页 |
| 2.5.3 离散情况中的分水岭的定义 | 第26-27页 |
| 2.6 特征提取方法 | 第27-29页 |
| 2.6.1 灰度共生矩阵 | 第27-29页 |
| 2.6.2 SUV代谢特征 | 第29页 |
| 2.7 机器学习理论 | 第29-33页 |
| 2.7.1 理论介绍 | 第29-31页 |
| 2.7.2 内核函数选择 | 第31-33页 |
| 2.8 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 改进的模版匹配算法和分水岭算法分割可疑结节 | 第34-42页 |
| 3.1 肺部CT图像的预处理 | 第34-35页 |
| 3.2 动态阈值肺分割 | 第35-36页 |
| 3.3 基于互信息的配准 | 第36-37页 |
| 3.4 基于可变半径的圆形模版匹配算法 | 第37-38页 |
| 3.5 匹配算发的实现及在PET中的分割结果 | 第38-39页 |
| 3.6 改进的分水岭分割算法 | 第39-41页 |
| 3.7 算法的实现及在CT中的分割结 | 第41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 可疑结节的特征提取及分类 | 第42-46页 |
| 4.1 特征提取 | 第42-44页 |
| 4.2 SVM分类可疑结节 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第46页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第56页 |