| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 乳腺肿瘤的介绍 | 第9-10页 |
| 1.2 早期乳腺癌以及乳腺癌的检测方法 | 第10-14页 |
| 1.3 课题的主要内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 超宽带微波检测乳房模型的建立 | 第17-27页 |
| 2.1 乳房的结构 | 第17-18页 |
| 2.2 乳房组织的电磁特性 | 第18-20页 |
| 2.3 超宽带微波乳房模型的设置 | 第20-26页 |
| 2.3.1 二维平面模型设置 | 第22-23页 |
| 2.3.2 长方体模型的设置 | 第23页 |
| 2.3.3 基于核磁共振图像的二维模型设置 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于频域信号处理成像算法的研究 | 第27-36页 |
| 3.1 频域波束形成介绍 | 第27-28页 |
| 3.2 基于频域的波束形成算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 频域波束形成算法原理 | 第28-30页 |
| 3.2.2 FIR滤波器设计 | 第30-31页 |
| 3.2.3 窗函数设计 | 第31页 |
| 3.2.4 二维波束形成器设计 | 第31-32页 |
| 3.3 成像结果分析 | 第32-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于集成经验模态分解方法的肿瘤特征信号提取 | 第36-52页 |
| 4.1 经验模态分解方法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 经验模态分解方法介绍 | 第36-37页 |
| 4.1.2 经验模态分解模态混叠现象 | 第37-39页 |
| 4.2 集成经验模态分解 | 第39-41页 |
| 4.2.1 集成经验模态分解方法原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 集成经验模态分解参数选择 | 第40-41页 |
| 4.3 肿瘤特征信号提取方法 | 第41-51页 |
| 4.3.1 乳房模型建立 | 第41-42页 |
| 4.3.2 肿瘤信号处理 | 第42-46页 |
| 4.3.3 信号成像结果分析 | 第46-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于天线阵列设计的肿瘤特征信号提取方法 | 第52-61页 |
| 5.1 乳房模型建立 | 第52-54页 |
| 5.2 肿瘤特征信号提取方法 | 第54-56页 |
| 5.3 成像结果分析 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |