| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 文献综述及研究设想 | 第9-19页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·乳腺肿瘤的检查方法 | 第9-10页 |
| ·超声诊断和X 线诊断价值的比较 | 第10-11页 |
| ·X 线诊断的优势与不足 | 第10页 |
| ·超声诊断的优势与不足 | 第10-11页 |
| ·主要超声诊断技术 | 第11-14页 |
| ·灰度超声 | 第11页 |
| ·彩色多普勒血流显像和彩色多普勒能量图 | 第11-13页 |
| ·超声造影 | 第13-14页 |
| ·超声引导下组织学活检 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·研究设想 | 第17-19页 |
| 2 特征提取和选择 | 第19-38页 |
| ·图像采集 | 第19页 |
| ·图像的来源 | 第19页 |
| ·图像的格式 | 第19页 |
| ·ROI 区域的选择 | 第19-20页 |
| ·基于B 型超声图像的形态与灰度特征的提取 | 第20-28页 |
| ·形态特征提取 | 第21-27页 |
| ·灰度特征提取 | 第27-28页 |
| ·基于彩色Doppler 图像的特征提取 | 第28-31页 |
| ·乳腺肿瘤血供的病理生理学基础 | 第28-29页 |
| ·彩色多普勒血流成像在鉴别诊断乳腺肿瘤中的应用 | 第29-31页 |
| ·特征选择 | 第31-36页 |
| ·单特征的选择 | 第31-34页 |
| ·特征组合 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 3 基于BP 人工神经网络的计算机识别 | 第38-44页 |
| ·人工神经网络 | 第38-39页 |
| ·反向传播神经网络 | 第39-41页 |
| ·乳腺肿瘤的识别 | 第41-44页 |
| 4 实验结果及讨论 | 第44-50页 |
| ·基于B 型超声图像的形态与灰度特征的识别结果 | 第44-46页 |
| ·基于灰度、形态和血流 Doppler 特征的识别结果 | 第46-50页 |
| ·115 临床病历的实验结果 | 第46-47页 |
| ·500 临床病历的实验结果 | 第47-50页 |
| 5 论文工作总结 | 第50-52页 |
| ·研究结论 | 第50页 |
| ·论文的创新点 | 第50页 |
| ·研究展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间的成果列表 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |