基于超声射频信号的脂肪肝特征信息分析与辅助诊断系统设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 脂肪肝超声辅助诊断系统的总体设计 | 第15-19页 |
| ·系统的总体框架 | 第15-16页 |
| ·系统的总体方案和各模块功能 | 第16-18页 |
| ·图像诊断模块 | 第17页 |
| ·特征识别诊断模块 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 肝脏超声图像的重建 | 第19-33页 |
| ·信号处理模块 | 第19-27页 |
| ·动态滤波 | 第20-21页 |
| ·包络检波 | 第21-22页 |
| ·二次采样 | 第22-23页 |
| ·对数压缩 | 第23-24页 |
| ·数字扫描变换 | 第24-27页 |
| ·脂肪肝图像增强处理 | 第27-32页 |
| ·B 超图像的脂肪肝诊断方法 | 第27-29页 |
| ·图像增强方法 | 第29-30页 |
| ·脂肪肝图像增强结果 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 脂肪肝特征的提取 | 第33-46页 |
| ·射频数据采集和 ROI 区域选取 | 第33-35页 |
| ·射频数据采集 | 第33页 |
| ·ROI 区域选取 | 第33-35页 |
| ·特征参数提取 | 第35-43页 |
| ·近远场平均中心频率比 | 第35-37页 |
| ·近远场平均幅度值比 | 第37-39页 |
| ·均值与标准差之比 | 第39-41页 |
| ·峰度和偏度 | 第41-43页 |
| ·基于假设检验的特征参数分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 特征识别 | 第46-56页 |
| ·BP 神经网络 | 第46-51页 |
| ·人工神经网络简述 | 第46-47页 |
| ·传统 BP 神经网络算法 | 第47-50页 |
| ·BP 神经网络算法的改进 | 第50-51页 |
| ·BP 网络的结构及仿真结果 | 第51-52页 |
| ·BP 网络结构设计 | 第51-52页 |
| ·Matlab 仿真结果 | 第52页 |
| ·BP 神经网络的 Visual C++实现 | 第52-55页 |
| ·BP 网络类的设计 | 第52-54页 |
| ·程序处理流程 | 第54页 |
| ·识别结果 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 系统的用户界面设计及诊断流程 | 第56-62页 |
| ·总体界面设计 | 第56-58页 |
| ·脂肪肝诊断流程 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
