特定医学影像中病灶的自动提取研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·颅脑CT图像分割的研究现状 | 第9-12页 |
| ·颅脑CT图像分割算法简介 | 第10-11页 |
| ·颅脑CT病灶自动提取的难点 | 第11-12页 |
| ·目前病灶提取研究的不足 | 第12-13页 |
| ·对已知病灶的提取 | 第12页 |
| ·对单一病灶的提取 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第13页 |
| ·论文的章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 颅脑CT的中矢状线提取 | 第15-24页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·CT成像技术 | 第15-16页 |
| ·CT成像原理 | 第15页 |
| ·CT值与灰度值的异同 | 第15-16页 |
| ·颅脑CT图像的构成 | 第16页 |
| ·颅脑CT中矢状线提取的意义及研究现状 | 第16-18页 |
| ·基于互信息测度的颅脑CT中矢状线的提取 | 第18-22页 |
| ·图像预处理 | 第18-20页 |
| ·自动提取中心点以及旋转角度 | 第20-21页 |
| ·对应解剖点的提取 | 第21页 |
| ·区域的相似测度 | 第21-22页 |
| ·实验结果及分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于小波变换纹理特征的病灶提取 | 第24-38页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·纹理特征在医学图像中的研究现状 | 第24-29页 |
| ·纹理特征提取算法简介 | 第24-27页 |
| ·算法评价 | 第27-29页 |
| ·纹理特征在医学图像中的应用 | 第29-30页 |
| ·医学图像分割中的应用 | 第29页 |
| ·CAD诊断系统中的应用 | 第29-30页 |
| ·医学图像检索中的应用 | 第30页 |
| ·基于小波的纹理特征向量的提取 | 第30-34页 |
| ·离散小波变换 | 第30-31页 |
| ·纹理特征向量的构成 | 第31-34页 |
| ·实验步骤及分析 | 第34-37页 |
| ·实验步骤 | 第34-36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 病灶的医学参数量化 | 第38-44页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·定量分析在医学领域的应用及现状 | 第38-41页 |
| ·病理学定量分析的应用 | 第39页 |
| ·定量分析在病理学诊断中的研究现状 | 第39-41页 |
| ·颅脑CT图像中病灶的参数量化 | 第41-42页 |
| ·病灶面积 | 第41页 |
| ·病灶灰度值 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 结论与展望 | 第44-46页 |
| ·研究成果与创新 | 第44页 |
| ·研究工作的不足和展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研项目 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
