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基于CT图像肺癌定性诊断若干关键问题研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第1章 绪论第13-30页
   ·课题背景及研究的目的和意义第13-14页
   ·医学中CT在肺癌诊断中的作用与局限第14-20页
     ·CT在肺癌诊断中的作用第15-18页
     ·CT在肺癌诊断中的局限第18-20页
   ·计算机辅助诊断(CAD)在肺癌CT诊断中的应用第20-25页
     ·计算机辅助诊断的发展历史第20-21页
     ·肺癌CT图像计算机辅助诊断的国内外研究状况第21-25页
   ·肺癌CT诊断关键问题与当前研究的不足第25-28页
     ·肺癌CT诊断的关键问题第25-26页
     ·当前肺癌CT计算机辅助诊断研究的不足第26-28页
   ·课题来源及主要研究内容第28-30页
第2章 CT图像密度空间信息变化与组织类型的关系第30-39页
   ·引言第30-31页
   ·计算机体层扫描成像(CT)技术第31-34页
     ·CT成像的基本原理第31-32页
     ·CT值第32-33页
     ·CT图像第33-34页
   ·CT图像密度的空间信息变化与组织类型对应关系假说第34-38页
     ·肿瘤病理检查组织学依据第34-35页
     ·基于CT值的病变性质鉴别诊断第35-37页
     ·CT图像密度的空间信息变化与组织类型对应关系假说第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第3章 CT图像密度空间信息变化特征向量的构造第39-59页
   ·引言第39页
   ·纹理在医学图像中的应用第39-43页
     ·医学图像的纹理研究现状第39-40页
     ·纹理特征的灰度共生矩阵提取算法第40-43页
   ·基于多分辨率直方图的密度空间信息变化表示第43-56页
     ·多分辨率直方图的特点第44-45页
     ·多分辨率直方图的理论依据第45-53页
     ·多分辨率直方图特征向量的构造过程第53-56页
   ·CT图像密度空间信息变化特征向量的构造第56-58页
   ·本章小结第58-59页
第4章 基于CT图像的孤立性肺结节定性诊断第59-79页
   ·引言第59-60页
   ·基于支持向量机的肺癌CT诊断分类模型第60-69页
     ·支持向量机(SVM)第61-64页
     ·SVM模型参数选择第64-65页
     ·接收器工作特性(ROC)分析第65-69页
   ·基于密度变化特征的孤立性肺结节良恶性分类第69-75页
     ·SPN图像的分割第69-70页
     ·SPN高维密度空间变化信息特征的提取第70-72页
     ·SPN良恶性分类器的构建第72-74页
     ·实验结果与分析第74-75页
   ·基于多类SVM的恶性SPN病理分型第75-78页
     ·恶性SPN多类SVM分类器的构建第75-77页
     ·实验结果及分析第77-78页
   ·本章小结第78-79页
第5章 肺癌CT分期中肿大淋巴癌结转移的识别第79-91页
   ·引言第79-80页
   ·肿大淋巴结的特征提取与计算第80-87页
     ·纹理特征第81-82页
     ·简单直方图特征第82页
     ·多分辨率直方图特征第82-87页
   ·肿大淋巴结癌转移的定性判别第87-89页
     ·样本预处理第87页
     ·构建SVM分类器第87-88页
     ·选择SVM模型参数第88-89页
   ·实验结果与分析第89-90页
   ·本章小结第90-91页
第6章 中央型肺癌与肺门肿大淋巴结的鉴别研究第91-101页
   ·引言第91-92页
   ·肺门肿块CT图像采集第92-93页
   ·肿块与淋巴结的特征提取与计算第93-95页
     ·纹理特征的提取第93页
     ·简单直方图特征第93页
     ·多分辨率直方图特征第93-95页
   ·基于支持向量机的鉴别分类第95-98页
     ·样本预处理第95-96页
     ·构建SVM分类器第96-97页
     ·选择SVM模型参数第97-98页
   ·实验结果分析第98-99页
   ·本章小结第99-101页
结论第101-103页
参考文献第103-116页
附录一 肺癌病例诊断指标采集表及指标说明第116-121页
附录二 肺癌CT及病理检查采集实例第121-127页
附录三 孤立性肺结节良恶性分类实验典型数据第127-139页
附录四 肿大淋巴结癌转移的定性判别实验典型数据第139-142页
攻读博士学位期间发表的论文第142-144页
致谢第144-145页
个人简历第145页

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