| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-10页 |
| 一、应用数字图像处理与识别技术于医学诊断的意义和现状 | 第7-8页 |
| 二、创新之处 | 第8页 |
| 三、工作内容及所达到的效果 | 第8-10页 |
| 第二章 数字图像处理与识别技术 | 第10-25页 |
| 第一节 图像处理与识别技术概述 | 第10页 |
| 第二节 图像处理与识别技术的应用领域 | 第10-11页 |
| 第三节 图像处理与识别技术的技术内容 | 第11-12页 |
| 第四节 图像处理的核心技术——图像分割 | 第12-19页 |
| 第五节 特征提取 | 第19-21页 |
| 第六节 图像识别 | 第21-25页 |
| 第三章 BP 神经网络 | 第25-31页 |
| 第一节 BP 神经网络的结构 | 第25-27页 |
| 第二节 BP 神经网络的学习算法 | 第27-31页 |
| 第四章 胸水脱落癌细胞识别 | 第31-48页 |
| 第一节 概述 | 第31页 |
| 第二节 细胞图像分割及边缘提取 | 第31-38页 |
| 第三节 细胞形态特征提取 | 第38-41页 |
| 第四节 利用 BP 神经网络对可疑细胞进行识别 | 第41-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |