医学影像数据库辅助诊断组件及系统级共享技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-11页 |
| ·课题来源及主要研究内容 | 第11-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 医学图像预处理及特征提取 | 第14-29页 |
| ·图像预处理 | 第14-18页 |
| ·图像去噪 | 第14-15页 |
| ·图像增强 | 第15-18页 |
| ·疑似肿块区域确定 | 第18页 |
| ·图像特征提取 | 第18-23页 |
| ·图像纹理灰度分布特征提取 | 第18-23页 |
| ·弦长统计特征的提取 | 第23页 |
| ·乳腺癌病变检测模块中的应用 | 第23-29页 |
| ·图像读取与转换 | 第24页 |
| ·Fast Marching算法实现 | 第24-25页 |
| ·KNN去噪算法的适用性评估及决策 | 第25-29页 |
| 第三章 医学图像分类器设计 | 第29-42页 |
| ·支撑矢量机(SVM)概述 | 第29-30页 |
| ·支撑矢量机算法 | 第30-34页 |
| ·分类面结构 | 第30-31页 |
| ·最优分类面 | 第31-32页 |
| ·非线性支撑矢量机 | 第32-33页 |
| ·标准SVM算法存在的问题及对应策略 | 第33-34页 |
| ·近似的支撑矢量机(PSVM)算法 | 第34-39页 |
| ·线性PSVM | 第34-37页 |
| ·非线性PSVM | 第37-39页 |
| ·PSVM算法在本系统中的应用 | 第39-42页 |
| ·PSVM在乳腺癌图像分类中的优势 | 第39-40页 |
| ·PSVM在乳腺癌图像分类中的算法实现 | 第40页 |
| ·分类器效率比较分析 | 第40-42页 |
| 第四章 医学辅助诊断系统的架构移植技术 | 第42-52页 |
| ·JNI技术概述 | 第42-43页 |
| ·JAVA的本地映射规则 | 第43-45页 |
| ·Java基本数据类型的本地映射 | 第43-44页 |
| ·Java类的本地映射 | 第44-45页 |
| ·JM技术编程规范 | 第45-47页 |
| ·本地方法声明 | 第45-46页 |
| ·库的载入与设置 | 第46页 |
| ·本地方法实现的命名规则 | 第46-47页 |
| ·参数传递约定 | 第47页 |
| ·本系统中的应用 | 第47-52页 |
| ·乳腺癌病变检测模块中的JNI编程 | 第48-50页 |
| ·乳腺癌辅助诊断模块的移植步骤 | 第50-51页 |
| ·JNI的劣势分析及应对策略 | 第51-52页 |
| 第五章 医学影像数据库系统设计和实现 | 第52-66页 |
| ·系统设计概览 | 第52-54页 |
| ·乳腺癌病变检测模块的设计与实现 | 第54-55页 |
| ·组件式动态辅助诊断平台设计与实现 | 第55-60页 |
| ·数据交换设计 | 第56-57页 |
| ·数据库设计 | 第57-59页 |
| ·配置文件总览 | 第59-60页 |
| ·诊断信息系统的设计与实现 | 第60-62页 |
| ·系统开发与运行环境 | 第62-63页 |
| ·开发环境 | 第62页 |
| ·运行环境 | 第62-63页 |
| ·系统部分功能截图 | 第63-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·本文工作总结 | 第66-67页 |
| ·进一步的研究工作 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72页 |
