基于一致性直方图的超声乳腺图像分割
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·早期乳腺癌计算机辅助诊断系统研究现状及意义 | 第9-13页 |
| ·超声诊断成像简介 | 第9-11页 |
| ·早期乳腺癌计算机辅助诊断技术领域现状 | 第11-13页 |
| ·课题意义 | 第13页 |
| ·工作中的难点问题 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 乳腺超声图片的分割方法研究 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15-17页 |
| ·基于区域的分割算法 | 第17-19页 |
| ·区域方法技术原理 | 第17-19页 |
| ·算法概述 | 第19页 |
| ·基于边缘检测的分割技术 | 第19-22页 |
| ·边缘检测分割技术原理 | 第19-21页 |
| ·算法概述 | 第21-22页 |
| ·基于人工神经网络的分割方法 | 第22-23页 |
| ·形变模型法 | 第23-26页 |
| ·形变模型技术原理 | 第23-25页 |
| ·算法概述 | 第25-26页 |
| ·基于随机场的分割算法 | 第26-28页 |
| ·随机场分割算法原理 | 第26-28页 |
| ·算法概述 | 第28页 |
| ·多种技术相结合的分割算法 | 第28-29页 |
| ·基于边缘检测和区域的分割算法 | 第28-29页 |
| ·基于人工神经网络和形态学分水岭的分割算法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于一致性直方图的超声乳腺图像分割 | 第31-46页 |
| ·算法关键技术研究 | 第31-37页 |
| ·基于直方图的分割方法 | 第31-32页 |
| ·平滑滤波 | 第32-34页 |
| ·一致性 | 第34-36页 |
| ·最大熵准则 | 第36-37页 |
| ·算法详细分析 | 第37-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 实验及评估 | 第46-52页 |
| ·算法分割结果 | 第46-48页 |
| ·差异实验评估方法及结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明 | 第58页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书 | 第58页 |
| 哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
