肝组织病理图像中肝血窦分割技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 图像分割研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 医学影像技术概述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 医学图像分割技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 肝组织病理图像的构成 | 第13-14页 |
| 1.2.4 肝血窦分割技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作与创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第18-34页 |
| 2.1 图像去噪的方法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 高斯滤波器 | 第18-19页 |
| 2.1.2 双边滤波器 | 第19-20页 |
| 2.1.3 基于小波变换的图像去噪 | 第20-21页 |
| 2.2 图像增强的方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第21-22页 |
| 2.2.2 拉普拉斯掩膜锐化 | 第22-23页 |
| 2.2.3 高频系数置零 | 第23-24页 |
| 2.3 图像分割方法 | 第24-29页 |
| 2.3.1 基于水平集的方法 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于区域生长的方法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 基于边缘检测的分割方法 | 第27-29页 |
| 2.4 数学形态学的基本理论 | 第29-30页 |
| 2.4.1 二值形态学 | 第29页 |
| 2.4.2 灰值形态学 | 第29-30页 |
| 2.4.3 彩色形态学 | 第30页 |
| 2.5 模式分类方法 | 第30-32页 |
| 2.5.1 支持向量机 | 第30-31页 |
| 2.5.2 k-近邻法 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 肝血窦分割系统的设计 | 第34-46页 |
| 3.1 需求分析 | 第34-35页 |
| 3.2 肝血窦分割系统的整体设计 | 第35-41页 |
| 3.2.1 肝血窦分割系统的功能模块设计 | 第36-37页 |
| 3.2.2 肝血窦分割系统的界面设计 | 第37-41页 |
| 3.3 肝血窦分割系统的详细设计 | 第41-45页 |
| 3.3.1 图像预处理模块设计 | 第41-42页 |
| 3.3.2 肝血窦粗分割模块设计 | 第42-44页 |
| 3.3.3 分割结果过滤处理的模块设计 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 肝血窦分割系统的实现 | 第46-66页 |
| 4.1 系统的开发语言和开发工具 | 第46页 |
| 4.2 肝血窦分割系统的算法的实现 | 第46-61页 |
| 4.2.1 肝血窦预处理算法的实现 | 第46-49页 |
| 4.2.2 肝血窦粗分割算法的实现 | 第49-56页 |
| 4.2.3 过滤算法的实现 | 第56-61页 |
| 4.3 系统界面的实现 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 实验结果 | 第66-80页 |
| 5.1 实验数据与实验环境 | 第66-67页 |
| 5.2 肝血窦的预处理 | 第67-70页 |
| 5.3 肝血窦的粗分割 | 第70-74页 |
| 5.4 分割结果过滤处理 | 第74-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第88页 |
