| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 研究内容及思路 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 肺结节病灶区域分割及实验数据库 | 第17-27页 |
| 2.1 基于区域生长算法的肺结节分割 | 第17-19页 |
| 2.1.1 区域生长算法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于区域生长算法的肺结节分割 | 第18-19页 |
| 2.2 肺结节底层特征的提取及特征选择 | 第19-23页 |
| 2.2.1 肺结节底层特征提取 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于皮尔森相关系数的特征选择 | 第22-23页 |
| 2.3 肺结节常见的语义属性 | 第23-25页 |
| 2.4 LIDC-IDRI肺结节影像数据库 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 构建肺结节语义属性预测模型 | 第27-39页 |
| 3.1 ImprovedAsymmetricBagging算法 | 第27-29页 |
| 3.2 构建语义属性预测模型 | 第29-31页 |
| 3.2.1 多分类学习 | 第29-30页 |
| 3.2.2 构建肺结节语义属性预测模型 | 第30-31页 |
| 3.3 语义属性预测模型的实验结果及分析 | 第31-38页 |
| 3.3.1 实验金标准数据获取和参数设置 | 第31-32页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于语义属性分级的肺结节良恶性分类 | 第39-51页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 构建肺结节良恶性预测模型 | 第40-42页 |
| 4.3 实验数据库建立及基分类器选择 | 第42-46页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第42页 |
| 4.3.2 模型评估与学习器选择 | 第42-46页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第51-52页 |
| 5.2 存在问题及今后研究思路 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |