基于乳腺动态增强MRI病灶分割及特征提取
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 病灶分割 | 第10-11页 |
| 1.2.2 特征提取 | 第11-13页 |
| 1.2.3 分类识别 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的工作内容 | 第14-15页 |
| 2 病灶分割特征提取和分类研究的基础理论 | 第15-25页 |
| 2.1 主动轮廓模型 | 第15-18页 |
| 2.1.1 基于边界的主动轮廓模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于区域的主动轮廓模型 | 第16-18页 |
| 2.1.3 混合主动轮廓模型 | 第18页 |
| 2.2 乳腺DCE-MRI的影像特征 | 第18-21页 |
| 2.3 SVM分类器 | 第21-23页 |
| 2.4 参数评估 | 第23-25页 |
| 3 基于改进的主动轮廓模型分割病灶 | 第25-40页 |
| 3.1 实验数据 | 第25-26页 |
| 3.2 算法描述 | 第26-34页 |
| 3.2.1 分割病灶流程 | 第27-29页 |
| 3.2.2 SBGFRLS模型 | 第29-30页 |
| 3.2.3 改进模型 | 第30-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 乳腺DCE-MRI病灶特征提取 | 第40-51页 |
| 4.1 动态增强特征 | 第40-41页 |
| 4.2 形态学特征 | 第41-46页 |
| 4.3 体纹理特征 | 第46-50页 |
| 4.4 空时特征 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 基于SVM的特征选择与分类 | 第51-60页 |
| 5.1 影像位置选择实验 | 第51-52页 |
| 5.2 特征选择 | 第52-58页 |
| 5.2.1 2D特征选择 | 第53-56页 |
| 5.2.2 3D特征选择 | 第56-58页 |
| 5.3 2D与3D特征分类性能比较 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
