基于MRI的肝脏病变计算机辅助诊断
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 特征提取 | 第11-12页 |
| 1.2.2 分类方法 | 第12页 |
| 1.2.3 CAD技术 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的工作内容 | 第13-14页 |
| 2 肝脏病变CAD技术的相关理论和算法 | 第14-21页 |
| 2.1 肝脏病变CAD框架 | 第14-16页 |
| 2.2 ROI分割 | 第16-17页 |
| 2.3 肝脏病变纹理特征提取 | 第17页 |
| 2.4 分类器 | 第17-21页 |
| 2.4.1 LDA | 第17页 |
| 2.4.2 KNN | 第17-18页 |
| 2.4.3 ANN | 第18页 |
| 2.4.4 决策树 | 第18-21页 |
| 3 多序列MRI的人体肝硬化CAD | 第21-31页 |
| 3.1 实验数据 | 第22页 |
| 3.2 算法描述 | 第22-29页 |
| 3.2.1 ROI分割 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于GLCM的纹理特征提取 | 第24-27页 |
| 3.2.3 BPNN分类 | 第27-28页 |
| 3.2.4 决策树融合 | 第28-29页 |
| 3.5 实验结果 | 第29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 4 基于随机投影纹理特征的人体肝硬化分期 | 第31-42页 |
| 4.1 实验数据 | 第31页 |
| 4.2 基于随机投影的纹理特征提取和分类 | 第31-38页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第38-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 5 基于MR平衡期影像的大鼠肝纤维化CAD | 第42-51页 |
| 5.1 实验数据 | 第42-43页 |
| 5.2 算法描述 | 第43-47页 |
| 5.2.1 ROI提取及量化 | 第43-44页 |
| 5.2.2 基于GLGM的纹理特征提取 | 第44-47页 |
| 5.2.3 BPNN分类 | 第47页 |
| 5.3 实验结果和分析 | 第47-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
