基于图像形状特征量的计算机辅助肝硬化检测研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究目的和内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 医学图像特征的研究 | 第16-25页 |
| 2.1 纹理特征描述方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 灰度共生矩阵 | 第16-17页 |
| 2.1.2 灰度共生矩阵的统计量 | 第17-18页 |
| 2.2 形状特征描述方法 | 第18-24页 |
| 2.2.1 傅立叶形状描述符 | 第19-20页 |
| 2.2.2 粗糙度特征参数选取 | 第20-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像轮廓特征的提取 | 第25-38页 |
| 3.1 实验材料的选取 | 第25-29页 |
| 3.1.1 CT图像的选取 | 第25页 |
| 3.1.2 肝脏的分割 | 第25-26页 |
| 3.1.3 肝脏的划分 | 第26-28页 |
| 3.1.4 感兴趣轮廓的选取 | 第28-29页 |
| 3.2 轮廓基准线 | 第29-33页 |
| 3.2.1 轮廓中线的选取 | 第29-31页 |
| 3.2.2 最小二乘法拟合中线 | 第31-32页 |
| 3.2.3 拟合多项式的选取 | 第32-33页 |
| 3.3 拟合轮廓曲线预处理 | 第33-35页 |
| 3.3.1 轮廓曲线的定位旋转 | 第33-34页 |
| 3.3.2 轮廓曲线的点的抽出 | 第34-35页 |
| 3.4 轮廓曲线的中线拟合 | 第35-36页 |
| 3.5 差分曲线 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 分类诊断实验 | 第38-54页 |
| 4.1 分类算法研究 | 第38-43页 |
| 4.1.1 SVM分类器 | 第38-41页 |
| 4.1.2 循环遍历法 | 第41页 |
| 4.1.3 留一法 | 第41-43页 |
| 4.2 分类试验流程 | 第43-46页 |
| 4.3 实验数据统计分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 特征量的数量优化实验 | 第46-47页 |
| 4.3.2 特征量的权重优化实验 | 第47-49页 |
| 4.3.3 特征量在不同分组中的精度优化实验 | 第49-51页 |
| 4.3.4 形状和纹理特征量混合分类优化实验 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第54页 |
| 5.2 本文工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及参与科研项目情况 | 第61页 |
