| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 肺结节检测的相关研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 肺结节良恶性诊断的相关研究 | 第13-15页 |
| 1.3 课题来源与主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 计算机辅助诊断系统相关理论概述 | 第17-27页 |
| 2.1 肺结节计算机辅助诊断系统 | 第17-19页 |
| 2.2 肺结节检测方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于阈值的肺结节检测算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于形状滤波的肺结节检测算法 | 第20页 |
| 2.2.3 基于模板匹配的肺结节检测算法 | 第20-21页 |
| 2.2.4 基于区域增长法的肺结节检测算法 | 第21-22页 |
| 2.3 肺结节良恶性诊断方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 医学影像特征表达 | 第22-25页 |
| 2.3.2 多维度特征融合 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于3D Shape Index类球形滤波器的肺结节检测方法 | 第27-45页 |
| 3.1 肺部序列CT图像预处理 | 第28-30页 |
| 3.1.1 各向异性滤波去噪 | 第28-29页 |
| 3.1.2 序列肺实质分割 | 第29-30页 |
| 3.2 三维结节检测函数的构建 | 第30-36页 |
| 3.2.1 高斯函数多尺度增强 | 第30-32页 |
| 3.2.2 三维形状指数 | 第32-34页 |
| 3.2.3 3D Shape Index的检测函数 | 第34-36页 |
| 3.3 三维肺结节检测 | 第36-38页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 实验环境与数据来源 | 第38页 |
| 3.4.2 结节检测定性分析 | 第38-42页 |
| 3.4.3 结节检测定量分析 | 第42-44页 |
| 3.4.4 实验结论 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于多维特征融合的肺结节良恶性诊断 | 第45-61页 |
| 4.1 肺结节多特征提取 | 第45-53页 |
| 4.1.1 三维空间纹理结构特征 | 第45-47页 |
| 4.1.2 三维全局角度方向直方图 | 第47-49页 |
| 4.1.3 三维形状指数特征直方图 | 第49-52页 |
| 4.1.4 三维局部SIFT特征描述 | 第52-53页 |
| 4.2 多维度特征融合 | 第53-54页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第54-60页 |
| 4.3.1 实验环境与数据集 | 第54-57页 |
| 4.3.2 实验结果及讨论 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75页 |