基于CT影像的肺部肿瘤计算机自动检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·医学影像技术发展及胸部影像特点比较 | 第11-14页 |
| ·CAD 系统及研究现状 | 第14-17页 |
| ·论文内容介绍 | 第17-18页 |
| 第二章 肺癌及其诊断 | 第18-21页 |
| ·肺癌概述 | 第18-19页 |
| ·肺癌的病理学介绍 | 第18页 |
| ·肺癌的分类 | 第18-19页 |
| ·肺癌诊断 | 第19页 |
| ·肺癌CT 影像诊断特点 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 肺部CT 影像处理 | 第21-26页 |
| ·图像分割常见技术 | 第21-22页 |
| ·门限处理介绍 | 第21-22页 |
| ·边界跟踪 | 第22页 |
| ·肺的分割 | 第22-25页 |
| ·CT 中的肺部影像数据格式 | 第22-23页 |
| ·CT 中的肺部影像分割技术 | 第23-25页 |
| ·肺分割算法验证 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 肺部结节分割 | 第26-33页 |
| ·肺部CT 上的结节肿块形态 | 第26-28页 |
| ·基于区域生长的肿瘤分割 | 第28-32页 |
| ·形态学操作 | 第28页 |
| ·区域生长介绍 | 第28-29页 |
| ·区域生长改进 | 第29-30页 |
| ·结节肿块分割实施 | 第30-32页 |
| ·分割结果 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 ROI 的特征计算 | 第33-46页 |
| ·特征提取 | 第33-35页 |
| ·特征提取概述 | 第33-34页 |
| ·肿瘤特征分析 | 第34页 |
| ·SPN 特征具体分析 | 第34-35页 |
| ·特征分析 | 第35-44页 |
| ·形状特征分析 | 第35-40页 |
| ·空间特征分析 | 第40-41页 |
| ·灰度象素特性 | 第41页 |
| ·纹理特征分析 | 第41-43页 |
| ·对比度特征分析 | 第43-44页 |
| ·特征选择 | 第44-45页 |
| ·个体特征有效度计算 | 第44页 |
| ·前向步进法 | 第44-45页 |
| ·其他计算方法介绍 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 分类器设计 | 第46-52页 |
| ·分类器介绍 | 第46-47页 |
| ·基于规则的方法介绍 | 第46-47页 |
| ·线性分类器介绍 | 第47页 |
| ·分类器构造 | 第47-49页 |
| ·分类器训练 | 第49-51页 |
| ·基于规则的分类器训练 | 第49页 |
| ·线性分类器训练 | 第49-51页 |
| ·分类器实验结果 | 第51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第七章 结果分析 | 第52-56页 |
| ·个体特征有效度分析 | 第52-53页 |
| ·分类结果精确性分析 | 第53-55页 |
| ·结果分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第八章 结论及展望 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致 谢 | 第62-63页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第63页 |
