免疫组化显微图像分割与分析技术的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究动态 | 第11-14页 |
| ·分割技术的研究动态 | 第11-13页 |
| ·分析技术的研究动态 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究成果 | 第15-16页 |
| 第二章 免疫组化图像相关介绍 | 第16-22页 |
| ·免疫组织化学方法 | 第16-19页 |
| ·免疫组化图像特征 | 第19-20页 |
| ·免疫组化图像分类 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 彩色图像分割概述 | 第22-36页 |
| ·图像预处理 | 第22-25页 |
| ·图像增强理论介绍 | 第22-24页 |
| ·实验结果与结论 | 第24-25页 |
| ·彩色图像颜色空间的选择 | 第25-29页 |
| ·颜色空间理论介绍 | 第25-28页 |
| ·实验结果与结论 | 第28-29页 |
| ·彩色图像分割方法 | 第29-34页 |
| ·基于区域的分割技术 | 第29-31页 |
| ·基于边缘的分割技术 | 第31-32页 |
| ·基于特定理论的分割技术 | 第32-34页 |
| ·混合分割技术 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 免疫组化显微图像的分割 | 第36-52页 |
| ·基于色度学准则的ISODATA 聚类分割 | 第36-41页 |
| ·色度学准则的建立 | 第36-37页 |
| ·ISODATA 聚类算法及不足分析 | 第37-38页 |
| ·算法原理及实现 | 第38-39页 |
| ·实验结果与结论 | 第39-41页 |
| ·基于 YUV 颜色空间的 OTSU 阈值分割 | 第41-45页 |
| ·YUV 颜色空间 | 第41页 |
| ·OTSU 阈值分割方法 | 第41-42页 |
| ·算法原理及实现 | 第42-44页 |
| ·实验结果与结论 | 第44-45页 |
| ·基于改进分水岭算法的重叠粘连细胞分割 | 第45-50页 |
| ·目前改进的分水岭算法 | 第46-47页 |
| ·算法原理及实现 | 第47-49页 |
| ·实验结果与结论 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 免疫组化显微图像的分析 | 第52-60页 |
| ·免疫组化图像分析技术进展 | 第52-55页 |
| ·人工分析技术 | 第52-53页 |
| ·计算机分析技术 | 第53-55页 |
| ·经典分析方法比较 | 第55-57页 |
| ·基于组合参数的免疫组化图像分析法 | 第57-59页 |
| ·方法原理及实现 | 第57-58页 |
| ·实验结果与结论 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60-61页 |
| ·后续工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 附录 A （攻读学位期间发表论文目录） | 第70页 |
