| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-26页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-15页 |
| ·研究现状和现有问题 | 第15-21页 |
| ·研究目标和内容 | 第21-22页 |
| ·论文结构及技术路线 | 第22-26页 |
| 第2章 肺结节检测与分割方法综述 | 第26-48页 |
| ·肺结节检测方法综述 | 第26-38页 |
| ·候选肺结节提取方法 | 第26-32页 |
| ·基于阈值的候选肺结节提取方法 | 第26-27页 |
| ·基于聚类的候选肺结节提取方法 | 第27-28页 |
| ·基于形态学的候选肺结节提取方法 | 第28-29页 |
| ·基于分类的候选肺结节提取方法 | 第29页 |
| ·基于模板匹配的候选肺结节提取方法 | 第29-30页 |
| ·基于形状的候选肺结节提取方法 | 第30-32页 |
| ·肺结节去假阳方法 | 第32-35页 |
| ·特征提取方法 | 第32-33页 |
| ·特征选择方法 | 第33页 |
| ·分类方法 | 第33-35页 |
| ·检测算法的评价指标 | 第35-36页 |
| ·现有算法检测效果评价 | 第36-38页 |
| ·肺结节分割方法综述 | 第38-47页 |
| ·基于区域生长的肺结节分割方法 | 第39页 |
| ·基于形态学的肺结节分割方法 | 第39-40页 |
| ·基于可变模型的肺结节分割方法 | 第40页 |
| ·基于马尔科夫随机场的肺结节分割方法 | 第40-41页 |
| ·基于聚类的肺结节分割方法 | 第41页 |
| ·分割方法的评价指标 | 第41-43页 |
| ·聚类方法综述 | 第43-47页 |
| ·基于动态聚类方法 | 第43-44页 |
| ·基于层次聚类方法 | 第44页 |
| ·基于密度聚类方法 | 第44-45页 |
| ·基于图论聚类方法 | 第45页 |
| ·基于混合概率分布聚类方法 | 第45-46页 |
| ·基于组合优化聚类方法 | 第46页 |
| ·聚类方法间的联系 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于AN Filter和Dot Filter的GGO候选结节提取方法研究 | 第48-63页 |
| ·导论 | 第48-50页 |
| ·GGO候选结节提取原理及方法 | 第50-59页 |
| ·基础理论 | 第50-54页 |
| ·对比度增强 | 第50-52页 |
| ·圆点滤波器 | 第52-54页 |
| ·现有方法的缺陷 | 第54-56页 |
| ·对比度增强提取候选结节的缺陷 | 第54-55页 |
| ·圆点滤波器提取候选结节的缺陷 | 第55-56页 |
| ·基于AN Filter和Dot Filter的GGO候选结节提取方法 | 第56-59页 |
| ·结果及分析 | 第59-62页 |
| ·实验数据 | 第59页 |
| ·实验环境 | 第59-60页 |
| ·实验方案 | 第60页 |
| ·实验结果 | 第60-62页 |
| ·讨论 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于组合优化和SVM的肺结节去假阳方法研究 | 第63-82页 |
| ·导论 | 第63-65页 |
| ·基础理论 | 第65-66页 |
| ·遗传算法 | 第65页 |
| ·分散搜索 | 第65-66页 |
| ·肺结节检测框架 | 第66页 |
| ·特征分析 | 第66-70页 |
| ·预处理 | 第66-67页 |
| ·自适应感兴趣区域获取 | 第67-68页 |
| ·特征提取 | 第68-70页 |
| ·特征选择模型 | 第70-73页 |
| ·基于改进GA和SVM求解模型 | 第71-72页 |
| ·基于SS和SVM求解模型 | 第72-73页 |
| ·结果及分析 | 第73-81页 |
| ·实验数据 | 第73-74页 |
| ·参数的选取 | 第74页 |
| ·改进GA的参数选取 | 第74页 |
| ·SS参数 | 第74页 |
| ·实验结果及讨论 | 第74-81页 |
| ·特征选择算法结果及讨论 | 第74-76页 |
| ·检测效果及讨论 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 基于多尺度和Mean-Shift的肺结节分割方法研究 | 第82-98页 |
| ·导论 | 第82-83页 |
| ·基础理论 | 第83-86页 |
| ·多尺度层次聚类方法 | 第83-84页 |
| ·均值漂移算法 | 第84-86页 |
| ·均值漂移算法带宽选取现状 | 第86-88页 |
| ·现有基于Mean-Shift结节分割方法原理及缺陷 | 第88-89页 |
| ·基于多尺度的带宽选取方法 | 第89-92页 |
| ·初始区域的获取 | 第90页 |
| ·初始带宽的选取 | 第90-92页 |
| ·最佳带宽的选取 | 第92页 |
| ·Mean-Shift二维分割结节过程 | 第92-93页 |
| ·结果及分析 | 第93-96页 |
| ·实验方案 | 第93-94页 |
| ·人造实验数据及结果 | 第94页 |
| ·肺CT影像实验数据 | 第94-95页 |
| ·实验结果与讨论 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第6章 基于EM和Mean-Shift的粘连血管型肺结节分割方法研究 | 第98-113页 |
| ·导论 | 第98-99页 |
| ·期望最大算法 | 第99-101页 |
| ·基于EM的带宽选取方法 | 第101-107页 |
| ·预处理 | 第102-103页 |
| ·基于关系矩阵的流向特征提取 | 第103-105页 |
| ·基于EM估计粘连血管型结节模型参数 | 第105-107页 |
| ·最佳带宽选取 | 第107页 |
| ·Mean-Shift三维分割结节过程 | 第107-108页 |
| ·结果及分析 | 第108-112页 |
| ·实验方案 | 第108页 |
| ·人造实验数据及结果 | 第108-110页 |
| ·肺CT影像实验数据 | 第110-112页 |
| ·实验结果与讨论 | 第112页 |
| ·本章小结 | 第112-113页 |
| 第7章 结论 | 第113-117页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第113-114页 |
| ·未来工作展望 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读学位期间发表的论文及科研工作 | 第127-128页 |
| 作者简介 | 第128页 |
