基于形态学及灰度熵的肺结节检测算法
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-21页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·CT影像 | 第13-18页 |
| ·CT的成像原理 | 第13-14页 |
| ·CT图像的特点 | 第14-16页 |
| ·肺结节的CT特征分析 | 第16-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-21页 |
| 2 肺结节检测概述 | 第21-25页 |
| ·肺实质分割 | 第22页 |
| ·候选结节提取 | 第22-24页 |
| ·消除假阳性 | 第24-25页 |
| 3 基于形态学及灰度熵的肺结节检测算法及实现 | 第25-59页 |
| ·基本理论 | 第26-33页 |
| ·迭代法求阈值 | 第26-27页 |
| ·区域生长 | 第27页 |
| ·数学形态学运算 | 第27-30页 |
| ·区域标记 | 第30-31页 |
| ·最大类间方差法求阈值 | 第31-32页 |
| ·轮廓跟踪 | 第32-33页 |
| ·算法设计与实现 | 第33-57页 |
| ·肺实质分割 | 第34-37页 |
| ·ROI提取 | 第37-43页 |
| ·候选结节提取 | 第43-45页 |
| ·特征选择与计算 | 第45-48页 |
| ·分类器设计 | 第48-55页 |
| ·肺结节识别 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 4 实验结果分析 | 第59-77页 |
| ·诊断评价 | 第59-60页 |
| ·实验数据 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61-68页 |
| ·分类器识别结果 | 第61-64页 |
| ·肺结节检测结果 | 第64-68页 |
| ·软件结果演示 | 第68-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 5 结论与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 作者简历 | 第81-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |
