| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·眼动跟踪发展状况 | 第12-13页 |
| ·视觉感知在医学影像诊断中的研究 | 第13-15页 |
| ·本文的主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 视觉感知信息与感兴趣区域分析 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·视觉感知信息采集 | 第17-23页 |
| ·乳腺钼靶病灶数据库的建立 | 第17-19页 |
| ·眼动数据记录设备 | 第19-20页 |
| ·眼动数据采集实验设计 | 第20-23页 |
| ·视觉感知信息包含的主要参数 | 第23-24页 |
| ·基于视觉感知信息的感兴趣分析研究 | 第24-27页 |
| ·基于模糊 C 均值聚类的感知信息聚类分析 | 第25-26页 |
| ·基于 DBSCAN 的感知信息聚类分析 | 第26页 |
| ·两种聚类结果对比分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 DBSCAN 聚类算法及其自适应实现 | 第28-35页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·DBSCAN 算法相关知识 | 第28-29页 |
| ·DBSCAN 算法与自适应研究 | 第29-32页 |
| ·DBSCAN 算法原理 | 第29-30页 |
| ·DBSCAN 算法的自适应研究 | 第30-32页 |
| ·DBSCAN 算法自适应实现 | 第32-34页 |
| ·领域半径ε计算 | 第32-33页 |
| ·邻域内最少对象数 MinPts 计算 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于视觉感知信息的乳腺钼靶肿块检测分析 | 第35-47页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于 DBSCAN 算法的视觉感知信息分析 | 第36-38页 |
| ·领域半径计算 | 第37-38页 |
| ·最少对象点数计算 | 第38页 |
| ·“关注点”捕捉 | 第38-44页 |
| ·基于注视点停留时间的“关注点”捕捉 | 第39-41页 |
| ·基于注视点瞳孔直径的“关注点”捕捉 | 第41-42页 |
| ·基于综合指标的“关注点”捕捉 | 第42-44页 |
| ·基于不同指标的“关注点”提取效果比较 | 第44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·肿块检测结果及评价 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 结合视觉感知信息分析与乳腺肿块分割的感知反馈方法研究 | 第47-52页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基于视觉感知信息分析的疑似肿块提取实现 | 第47-49页 |
| ·基于区域生长的疑似肿块粗分割 | 第48页 |
| ·基于水平集方法的疑似肿块细分割 | 第48-49页 |
| ·实验结果及评价 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·工作总结 | 第52-53页 |
| ·研究展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录 | 第59页 |