图像处理、识别技术在乳腺近红外图像诊断分析系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-18页 |
| ·研究背景 | 第7-12页 |
| ·临床概述 | 第7-8页 |
| ·乳腺疾病的常用诊断方法 | 第8-11页 |
| ·研究中的困难和问题 | 第11-12页 |
| ·医学图像病灶检测研究方法 | 第12-14页 |
| ·形态学方法和纹理量化 | 第12-13页 |
| ·模糊逻辑法 | 第13页 |
| ·神经网络法 | 第13页 |
| ·基本图像处理方法 | 第13-14页 |
| ·病灶检测的一般步骤 | 第14-15页 |
| ·近红外乳腺诊断仪 | 第15-16页 |
| ·国内外研究状况 | 第16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文内容安排 | 第17-18页 |
| 2 图像预处理 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·图像成像模型 | 第19-20页 |
| ·图像形成与诊断原理 | 第19-20页 |
| ·透射图像成像模型 | 第20页 |
| ·图像复原和噪声处理 | 第20-26页 |
| ·图像信号模型 | 第21-26页 |
| ·去“噪”算法实现 | 第26-31页 |
| ·图像的归一、均衡化、去背景 | 第26-28页 |
| ·一般去噪方法讨论 | 第28-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-32页 |
| ·效果分析与遗留问题 | 第31-32页 |
| 3 基于图像分析的病灶检测 | 第32-47页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·乳腺病变的分类与性质 | 第32-38页 |
| ·乳腺良性病变 | 第33-36页 |
| ·乳腺癌 | 第36-38页 |
| ·一种新的基于宽度的血管增强检测算法 | 第38-44页 |
| ·特征增强及其算法描述 | 第38-42页 |
| ·阈值分割 | 第42-43页 |
| ·二值图像的非目标点消除 | 第43-44页 |
| ·两类目标对象的区分 | 第44页 |
| ·分类特征描述与选取 | 第44-47页 |
| 4 一种基于模糊连接度的组织分割算法 | 第47-52页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·方法步骤描述 | 第48-52页 |
| ·模糊连接度的定义和计算 | 第48-50页 |
| ·参数估算算法 | 第50-51页 |
| ·算法描述 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52-53页 |
| ·本文的主要工作 | 第52页 |
| ·本文的不足与遗留问题 | 第52-53页 |
| ·个人工作体会 | 第53页 |
| ·进一步的工作与展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
