| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状与存在问题 | 第13-18页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.2 存在问题 | 第18页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构与安排 | 第20-22页 |
| 第2章 方法概述 | 第22-36页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 预处理 | 第23-25页 |
| 2.3 候选结节的分割与提取 | 第25-30页 |
| 2.4 候选结节识别(去除假阳性) | 第30-34页 |
| 2.4.1 基于特征向量模式的候选结节识别方法 | 第31页 |
| 2.4.2 基于图像模式的候选结节识别方法 | 第31-34页 |
| 2.5 评价标准 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于快速3DPCA的肺部病灶提取 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 相关理论 | 第36-37页 |
| 3.3 基于改进的3DPCA的肺部病灶提取 | 第37-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 候选结节的三维矩阵模式的VOI提取 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 相关理论 | 第47-51页 |
| 4.2.1 滚球法 | 第47-49页 |
| 4.2.2 Kirsch法边缘检测 | 第49-50页 |
| 4.2.3 区域生长法 | 第50页 |
| 4.2.4 Snake算法在肺部候选结节提取中的应用 | 第50-51页 |
| 4.3 基于相邻层限制的候选结节提取 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于二分类三维SVMs的候选结节去除假阳性算法 | 第56-78页 |
| 5.1 引言 | 第56-57页 |
| 5.2 相关理论 | 第57-63页 |
| 5.2.1 传统二分类SVMs | 第57-58页 |
| 5.2.2 二分类LS-SVMs | 第58-60页 |
| 5.2.3 矩阵模式SVMs | 第60-63页 |
| 5.3 展开模式的二分类SVMs~(3Dmatrix) | 第63-65页 |
| 5.4 非展开模式的二分类SVMs~(3Dmatrix) | 第65-68页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第68-77页 |
| 5.5.1 实验数据说明 | 第68-69页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第69-77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 基于多分类三维SVMs的候选结节去除假阳性算法 | 第78-92页 |
| 6.1 引言 | 第78页 |
| 6.2 相关理论 | 第78-83页 |
| 6.2.1 “一对一”和“一对余”多分类支持向量机 | 第78-81页 |
| 6.2.2 基于编码的多分类支持向量机 | 第81-83页 |
| 6.3 多分类三维支持向量机 | 第83-89页 |
| 6.3.1 基于编码的多分类支持向量机的二维化 | 第83-86页 |
| 6.3.2 基于编码的多分类支持向量机的三维化 | 第86-89页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第89-90页 |
| 6.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 第7章 结论与展望 | 第92-94页 |
| 7.1 论文研究成果 | 第92-93页 |
| 7.2 工作展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-104页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第104-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
