基于多视图的乳腺癌辅助检测
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外概况 | 第10-17页 |
| ·乳腺 x 线图像增强 | 第11页 |
| ·乳腺密度分析与乳腺癌风险预测 | 第11-12页 |
| ·基于单视图的肿块自动检测 | 第12-14页 |
| ·基于多幅相关图像肿块的自动检测与诊断 | 第14-16页 |
| ·钙化灶检测 | 第16页 |
| ·乳腺癌计算机辅助检测与诊断的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·课题主要研究工作 | 第17-19页 |
| 2 基于单视图的乳腺肿块自动检测 | 第19-27页 |
| ·可疑肿块的定位 | 第19-20页 |
| ·乳房区域的分割 | 第19页 |
| ·可疑肿块的定位 | 第19-20页 |
| ·基于 snake 的乳腺肿块分割 | 第20-25页 |
| ·背景趋势去除 | 第20-21页 |
| ·基于最大熵方法的肿块分割 | 第21-23页 |
| ·GVF snake 分割 | 第23-25页 |
| ·乳腺肿块的特征提取 | 第25页 |
| ·基于 k-近邻方法的肿块分类 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 基于多视图的乳腺癌辅助检测的系统框架 | 第27-36页 |
| ·乳腺 x 线图像 CC 视图和 MLO 视图 | 第27-28页 |
| ·基于多视图的乳腺癌自动检测的系统结构 | 第28-30页 |
| ·基于多视图的乳腺CAD 系统的评价 | 第30-33页 |
| ·数据来源 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 4 基于多视图的乳腺癌CAD 关键技术 | 第36-56页 |
| ·肿块搜索区域的确定 | 第36-45页 |
| ·皮肤线、胸壁线、乳头的检测 | 第36-42页 |
| ·匹配条的定义 | 第42-44页 |
| ·环形搜索区域的定义 | 第44-45页 |
| ·视图不变性特征的提取 | 第45-50页 |
| ·乳腺病变特性 | 第45-47页 |
| ·视图不变性特征的提取 | 第47-50页 |
| ·可疑肿块对的分类 | 第50-53页 |
| ·分类的基本理论 | 第50-51页 |
| ·Fisher 线性判别 | 第51-53页 |
| ·可疑肿块对的分类 | 第53页 |
| ·阳性肿块的确定 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 5 实验结果 | 第56-59页 |
| ·检测皮肤线、胸壁线和乳头的准确性 | 第56页 |
| ·前向特征选择法选取的有效视图不变性特征 | 第56-57页 |
| ·可疑肿块区域匹配的准确性 | 第57页 |
| ·多视图系统的检测性能 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·全文总结 | 第59-60页 |
| ·研究工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
