基于多分辨分析与主动学习的微钙化点簇检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究进展及现状 | 第8-10页 |
| ·计算机辅助检测系统现状 | 第8-9页 |
| ·乳腺X线图像中微钙化点自动检测的研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的研究成果和章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 基于多分辨分析的图像增强 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·基本概念 | 第14-18页 |
| ·多分辨分析与双正交小波基 | 第14-15页 |
| ·节点型和线型的二次差分值 | 第15-16页 |
| ·二次差分滤波器组的构建 | 第16-18页 |
| ·微钙化点簇的增强 | 第18-20页 |
| ·实验结果及分析 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 乳腺X线图像中感兴趣区域的特征提取 | 第23-33页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·ICA的基本原理 | 第23-25页 |
| ·特征提取 | 第25-27页 |
| ·灰度特征的提取 | 第25页 |
| ·ICA特征的提取 | 第25-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第四章 微钙化点簇检测的分类器设计与训练 | 第33-43页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·主动机器学习 | 第33-35页 |
| ·基于主动学习的微钙化点簇检测 | 第35-40页 |
| ·基于被动学习的微钙化点簇检测 | 第35-37页 |
| ·主动BAYES分类器的训练及微钙化点簇的检测 | 第37-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·主动学习对样本的选择结果 | 第40-41页 |
| ·主动分类模型和被动分类模型的实验结果对比 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 结束语 | 第43-45页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·对未来发展的展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51页 |
