计算机辅助桡骨骨龄等级评估
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章总结 | 第16-17页 |
| 2 约束局部模型 | 第17-27页 |
| 2.1 形状模型 | 第17-21页 |
| 2.1.1 特征点选择标准 | 第18-19页 |
| 2.1.2 形状的校准 | 第19页 |
| 2.1.3 形状建模 | 第19-20页 |
| 2.1.4 形状模型的校验 | 第20页 |
| 2.1.5 投影向量个数的选择 | 第20-21页 |
| 2.2 局部模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 局部外观提取 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于PCA算法的局部检测器 | 第22-23页 |
| 2.2.3 多分辨率局部搜索框架 | 第23-24页 |
| 2.3 拟合算法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 桡骨分割 | 第27-41页 |
| 3.1 桡骨ROI定位 | 第28-30页 |
| 3.2 桡骨ROI预分类 | 第30-32页 |
| 3.2.1 模型预分级标准 | 第31页 |
| 3.2.2 桡骨预分类分类器的构建 | 第31-32页 |
| 3.3 CLM模型初始化 | 第32-35页 |
| 3.3.1 Haar随机森林算法 | 第32-34页 |
| 3.3.2 CLM模型参数初始化 | 第34-35页 |
| 3.4 桡骨分割 | 第35-36页 |
| 3.4.1 基于Haar随机森林的CLM算法 | 第35-36页 |
| 3.5 实验与结果 | 第36-40页 |
| 3.5.1 桡骨CT图像库的建立 | 第36-37页 |
| 3.5.2 实验条件和参数 | 第37-38页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 桡骨特征提取 | 第41-52页 |
| 4.1 骨龄标准概述 | 第41-42页 |
| 4.2 桡骨特征提取 | 第42-51页 |
| 4.2.1 基于PCA的形状特征提取 | 第43-45页 |
| 4.2.2 基于CH05骨龄标准的特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2.3 灰度直方图特征提取 | 第46-48页 |
| 4.2.4 局部SIFT特征的局部纹理特征提取 | 第48-51页 |
| 4.3 本章总结 | 第51-52页 |
| 5 桡骨骨龄评估 | 第52-57页 |
| 5.1 分类器概述 | 第52-53页 |
| 5.2 随机森林分类器 | 第53-55页 |
| 5.2.1 随机森林分类器的构建 | 第53-55页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章总结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
