| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目次 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 图目录 | 第13-15页 |
| 术语表 | 第15-17页 |
| 1 绪论 | 第17-46页 |
| ·研究背景 | 第17-22页 |
| ·钼靶X线摄影基础知识 | 第22-26页 |
| ·乳腺X光片上微钙化点的计算机辅助检测和诊断技术研究现状分析 | 第26-43页 |
| ·本文研究内容和结构组织 | 第43-45页 |
| ·算法测试所用数据库介绍 | 第45-46页 |
| 2 乳房区域分割 | 第46-66页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·脉冲耦合神经网络 | 第47-55页 |
| ·基于脉冲耦合神经网络的乳房区域分割 | 第55-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 3 胸肌区域分割 | 第66-83页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·离散时间Markov链 | 第67-69页 |
| ·基于离散时间Markov链的胸肌边缘检测 | 第69-77页 |
| ·胸肌边缘求精 | 第77页 |
| ·实验结果及分析 | 第77-81页 |
| ·小结 | 第81-83页 |
| 4 图像灰度值归一化 | 第83-104页 |
| ·引言 | 第83-85页 |
| ·基于统计信息的图像灰度值归一化原理 | 第85-87页 |
| ·归一化函数的求取 | 第87-98页 |
| ·实验结果及分析 | 第98-102页 |
| ·小结 | 第102-104页 |
| 5 微钙化点检测 | 第104-134页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·Blob分割 | 第105-114页 |
| ·基于blob的微钙化点检测 | 第114-126页 |
| ·微钙化点聚类 | 第126-127页 |
| ·实验结果及分析 | 第127-132页 |
| ·小结 | 第132-134页 |
| 6 总结与展望 | 第134-139页 |
| ·研究成果与创新点 | 第134-136页 |
| ·研究工作展望 | 第136-139页 |
| 参考文献 | 第139-156页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第156页 |