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基于肺部CT图像的肺结节自动检测与识别

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·课题研究的背景及意义第9-10页
   ·课题研究现状及发展方向第10-12页
     ·计算机辅助诊断系统的发展第10-11页
     ·肺结节检测算法的研究现状及发展方向第11-12页
   ·本文的主要工作和组织结构第12-14页
第2章 肺部CT图像处理相关基础知识第14-26页
   ·CT技术基础知识第14-16页
     ·CT技术的发展历史第14页
     ·CT成像的基本原理第14-15页
     ·CT成像的图像表现及特点第15-16页
   ·肺部CT图像的影像学表现第16-18页
   ·肺结节检测与识别的基本过程第18-24页
     ·肺实质分割算法综述第19-21页
     ·疑似肺结节区域提取算法综述第21-22页
     ·肺结节识别算法综述第22-24页
   ·肺结节检测与识别算法的性能评价指标第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 基于阈值分割法和连通域分析法的肺实质分割第26-35页
   ·概述第26页
   ·肺实质的分割算法实现第26-32页
     ·图像的预处理第26-28页
     ·均值阈值迭代法的肺实质分割第28-29页
     ·去除肺内血管、结节等干扰部分第29-31页
     ·去除胸腔外背景等干扰部分第31页
     ·去除气管和主支气管等干扰部分第31-32页
     ·获得完整的肺实质第32页
   ·实验结果分析第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 基于Hessian矩阵和模糊生长的疑似结节区域提取第35-51页
   ·概述第35页
   ·疑似结节区域种子点选取第35-43页
     ·基于矩量保持法的预处理第35-37页
     ·基于形状特征的高斯建模第37-38页
     ·基于Hessian矩阵的圆点增强滤波器第38-40页
     ·多尺度滤波分析第40-41页
     ·疑似结节区域种子点选取算法流程第41-43页
   ·疑似肺结节区域的分割第43-46页
     ·传统区域生长法第44页
     ·自适应区域生长算法第44-45页
     ·模糊区域生长算法第45-46页
   ·特殊类型结节的自适应分割第46-48页
     ·粘连肺壁型结节的自适应分割第46-47页
     ·粘连血管型结节的自适应分割第47-48页
   ·实验结果分析第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第5章 基于改进模拟退火算法和Fisher准则的肺结节自动检测第51-64页
   ·概述第51页
   ·肺结节的特征提取第51-54页
   ·基于改进模拟退火算法的特征选择第54-57页
     ·模拟退火算法第54-55页
     ·改进的模拟退火算法第55-57页
   ·基于Fisher线性判别式的分类第57-60页
     ·线性判别函数第57-58页
     ·Fisher线性判别函数第58-60页
   ·实验结果分析第60-63页
   ·本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
   ·本文工作总结第64页
   ·今后工作展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第71页

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