| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·课题的研究背景 | 第12-13页 |
| ·课题研究的目的、意义和必要性 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第14-19页 |
| ·病变区域分割研究现状 | 第14-15页 |
| ·黑色素瘤鉴别研究现状 | 第15-19页 |
| ·分类器技术研究现状 | 第19页 |
| ·本文研究的难点及主要内容 | 第19-21页 |
| ·本文创新点及论文结构 | 第21-24页 |
| 第2章 基本理论 | 第24-33页 |
| ·视觉选择注意 | 第24-26页 |
| ·视觉选择注意机制 | 第24-25页 |
| ·视觉选择注意模型 | 第25-26页 |
| ·主动轮廓模型----SNAKE 模型 | 第26-28页 |
| ·GABOR 小波滤波器基本理论 | 第28-29页 |
| ·分水岭模型 | 第29-30页 |
| ·支持向量机 | 第30-33页 |
| ·最优分类面 | 第30-31页 |
| ·支持向量机 | 第31-33页 |
| 第3章 基于视觉注意与 GVF-SNAKE 算法的皮肤肿瘤轮廓提取 | 第33-40页 |
| ·皮肤肿瘤轮廓特点 | 第33页 |
| ·皮肤肿瘤轮廓算法描述 | 第33-39页 |
| ·基于视觉注意模型的肿瘤区域 ROI 定位 | 第34-37页 |
| ·视觉注意机制 | 第34-37页 |
| ·ROI 的生成 | 第37页 |
| ·基于 GVF-Snake 模型的肿瘤轮廓精细化 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 皮肤肿瘤轮廓不规则性分析 | 第40-45页 |
| ·目标轮廓描述与不规则性度量 | 第40-42页 |
| ·LFD | 第40-41页 |
| ·基于局部分形维分析的不规则度量 | 第41-42页 |
| ·轮廓不规则特征提取 | 第42-43页 |
| ·皮肤肿瘤轮廓特征提取与特征描述 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 黑色素瘤表面色素网状结构检测研究 | 第45-56页 |
| ·色素网状结构检测研究综述 | 第45-46页 |
| ·皮肤肿瘤表面纹理增强 | 第46-48页 |
| ·肿瘤表面方向图获取和洞检测 | 第48-50页 |
| ·基于 Gabor 小波的肿瘤表面方向图提取 | 第48-49页 |
| ·采用 Gabor 小波的网结构提取 | 第48页 |
| ·方向直方图 | 第48-49页 |
| ·基于控制标记符分水岭法的肿瘤表面洞检测 | 第49-50页 |
| ·基于图像子块的肿瘤表面网状结构检测 | 第50-52页 |
| ·基于方向直方图的图像子块网结构模型 | 第51-52页 |
| ·基于图像子块的异形洞特征描述 | 第52页 |
| ·肿瘤表面网状结构度量 | 第52-55页 |
| ·基于图像子块的网状结构连接性度量 | 第53-54页 |
| ·肿瘤表面网状结构度量 | 第54-55页 |
| ·网状结构面积选择 | 第54页 |
| ·黑色素瘤洞状结构异型性分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 基于肿瘤轮廓不规则性和网状结构特征的分类器设计 | 第56-61页 |
| ·基于支持向量机的小样本分类器设计 | 第56-59页 |
| ·核函数选择 | 第56-57页 |
| ·小样本分类器 | 第57-59页 |
| ·小样本分类器设计思想 | 第58-59页 |
| ·小样本分类器结构设计 | 第59页 |
| ·分类器的输入特征选择 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 皮肤肿瘤轮廓不规则性与表面网状结构检测实验分析 | 第61-70页 |
| ·皮肤肿瘤轮廓提取实验与分析 | 第61-64页 |
| ·基于局部分形维分析轮廓不规则性的实验结果 | 第64-65页 |
| ·基于图像子块的肿瘤表面网状结构检测实验与分析 | 第65-68页 |
| ·黑色素瘤表面网状结构检测 | 第65-66页 |
| ·黑色素瘤表面洞结构异型性分析 | 第66-68页 |
| ·基于小样本分类器的肿瘤分类结果 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第8章 总结与展望 | 第70-73页 |
| ·论文工作总结和创新点 | 第70-71页 |
| ·研究展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录 | 第79页 |
