基于医学影像云的肺结节智能检测算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 医学影像云研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 影像云介绍 | 第9页 |
| 1.1.2 影像云国内外现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 云端化肺部CAD意义 | 第10页 |
| 1.2 肺结节检测背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2.1 肺结节结构特性 | 第10-11页 |
| 1.2.2 肺实质分割现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 肺结节检测现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 肺结节检测意义 | 第13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-17页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 文章结构 | 第14-17页 |
| 第2章 影像云平台建设 | 第17-31页 |
| 2.1 影像云系统与传统PACS区别 | 第17-18页 |
| 2.2 影像云系统架构设计 | 第18-23页 |
| 2.2.1 2D浏览器设计 | 第19-21页 |
| 2.2.2 3D浏览器设计 | 第21-22页 |
| 2.2.3 业务逻辑层设计 | 第22-23页 |
| 2.2.4 图像处理层设计 | 第23页 |
| 2.3 影像云关键技术 | 第23-29页 |
| 2.3.1 HTML5技术 | 第24-26页 |
| 2.3.2 图像处理技术 | 第26-27页 |
| 2.3.3 Nginx负载均衡技术 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 云端肺部分割算法研究与实现 | 第31-51页 |
| 3.1 云平台接口 | 第31-32页 |
| 3.2 肺实质图像预处理 | 第32-34页 |
| 3.3 肺实质分割方法概述 | 第34-37页 |
| 3.4 肺实质分割算法实现 | 第37-49页 |
| 3.4.1 图像迭代阈值分割 | 第38-40页 |
| 3.4.2 气管提取 | 第40-42页 |
| 3.4.3 左右肺精确分离 | 第42-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 云端肺结节检测算法研究与实现 | 第51-61页 |
| 4.1 孤立肺结节检测 | 第51-55页 |
| 4.2 粘连血管型肺结节检测 | 第55-57页 |
| 4.3 算法与云平台集成化 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 实验结果与讨论 | 第61-67页 |
| 5.1 实验设计 | 第61页 |
| 5.2 实验结果 | 第61-66页 |
| 5.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间获奖情况 | 第77页 |
