基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 论文主要内容和结构安排 | 第18-20页 |
| 1.4 论文使用的数据及实验条件 | 第20-21页 |
| 第2章 二维超声图像的边界分割 | 第21-38页 |
| 2.1 概述 | 第21-22页 |
| 2.2 传统的图像分割技术 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于阈值的图像分割 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于边缘检测的图像分割 | 第23页 |
| 2.2.3 NormalizedCut提取边缘 | 第23-25页 |
| 2.2.4 活动轮廓模型 | 第25-26页 |
| 2.3 本文提出的算法 | 第26-37页 |
| 2.3.1 双边滤波 | 第26-28页 |
| 2.3.2 相位一致性 | 第28-29页 |
| 2.3.3 分水岭算法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 迪杰斯特拉算法 | 第30页 |
| 2.3.5 算法处理过程及效果 | 第30-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 甲状腺超声图像的特征提取 | 第38-56页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 钙化特征提取 | 第38-43页 |
| 3.3 形状特征的提取 | 第43-47页 |
| 3.4 内部回声的提取及特征提取 | 第47-51页 |
| 3.5 后方回声特征的提取 | 第51-53页 |
| 3.6 边缘特征的提取 | 第53-54页 |
| 3.7 仪器的偏转角度与结节的方位 | 第54-55页 |
| 3.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 甲状腺结节多普勒图像的特征提取 | 第56-61页 |
| 4.1 引言 | 第56页 |
| 4.2 血管的检测 | 第56-57页 |
| 4.3 多普勒图像的特征提取 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 特征选择与分类 | 第61-68页 |
| 5.1 特征选择 | 第61-63页 |
| 5.2 支持向量机 | 第63-64页 |
| 5.3 二维超声图像的分类器的分类 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表科研论文 | 第76页 |
| 攻读硕士期间参与科研项目 | 第76页 |
