| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·乳腺癌及其自动诊断系统简介 | 第13-14页 |
| ·乳腺癌自动诊断系统的一般构成 | 第14-15页 |
| ·乳腺图片预处理及检测算法的研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| ·本文各章内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基于多级组合分类器的ROI 候选区的快速定位 | 第19-34页 |
| ·感兴趣区域提取方法的概述 | 第19-23页 |
| ·感兴趣区域的人工提取方法 | 第19-20页 |
| ·感兴趣区域的自动提取方法 | 第20-23页 |
| ·基于多级组合分类器的ROI 提取方法 | 第23-29页 |
| ·归一化 | 第24页 |
| ·描述特征提取 | 第24-25页 |
| ·阈值化处理 | 第25-26页 |
| ·构建多尺度多级组合分类器 | 第26-29页 |
| ·实验结果和比较 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 微钙化点的检测和重建 | 第34-43页 |
| ·钙化点检测算法简述 | 第34-35页 |
| ·数学形态学介绍 | 第35-37页 |
| ·形态学Top-Hat 运算 | 第35-36页 |
| ·形态学测地膨胀和重建 | 第36-37页 |
| ·高斯-拉普拉斯算子介绍 | 第37-38页 |
| ·结合数学形态学和LOG 算子的检测方法 | 第38-40页 |
| ·实验结果和比较 | 第40-42页 |
| ·本章小节 | 第42-43页 |
| 第四章 自动诊断系统的实现 | 第43-56页 |
| ·系统所使用的主要工具 | 第43-44页 |
| ·DCMTK 工具包 | 第43-44页 |
| ·OpenCV 工具包 | 第44页 |
| ·系统框架 | 第44-46页 |
| ·系统的主要功能及实现方法 | 第46-52页 |
| ·图像的显示 | 第46-52页 |
| ·图像的自动筛查和ROI 寻找 | 第52页 |
| ·实验结果 | 第52-55页 |
| ·本章小节 | 第55-56页 |
| 第五章 总结及展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第63页 |