基于粗糙集的特征级融合肺结节检测算法
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 2 课题的国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 2.1 肺结节检测算法的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 2.2 特征级融合方法的国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 3 课题研究目标和研究内容 | 第16-18页 |
| 4 论文结构和章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基础知识 | 第19-31页 |
| 1 肺部CT图像的特点 | 第19-20页 |
| 2 特征级融合肺结节检测算法模型 | 第20-29页 |
| 2.1 医学图像ROI的分割 | 第21-22页 |
| 2.2 ROI的特征量化及提取 | 第22-26页 |
| 2.3 特征选择及粗糙集约简 | 第26-28页 |
| 2.4 分类识别及SVM参数优化 | 第28-29页 |
| 3 分类结果的评价指标 | 第29-30页 |
| 4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于空间分布的肺结节ROI分割 | 第31-41页 |
| 1 基于空间分布的肺结节分类 | 第31-32页 |
| 2 肺结节ROI分割算法思想 | 第32-34页 |
| 3 肺实质分割实验 | 第34-36页 |
| 4 肺结节分割实验 | 第36-40页 |
| 4.1 孤立型肺结节分割实验 | 第37-38页 |
| 4.2 胸膜粘附型肺结节分割实验 | 第38-39页 |
| 4.3 血管粘附型肺结节分割实验 | 第39-40页 |
| 5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于粗糙集的特征级融合肺结节检测算法 | 第41-51页 |
| 1 基于粗糙集的特征级融合肺结节检测算法思想 | 第41-43页 |
| 2 构建新的三维特征 | 第43-45页 |
| 2.1 外接球形体积比 | 第43页 |
| 2.2 表面-中心距离标准差 | 第43-44页 |
| 2.3 外接长方体交线距离 | 第44页 |
| 2.4 强度梯度(由内向外) | 第44页 |
| 2.5 拉普拉斯散度均值 | 第44-45页 |
| 2.6 拉普拉斯散度距离 | 第45页 |
| 3 特征提取及约简实验 | 第45-46页 |
| 4 SVM核函数优化实验 | 第46页 |
| 5 算法的稳定性及有效性验证实验 | 第46-50页 |
| 5.1 粗糙集约简前后的算法有效性验证实验 | 第46-48页 |
| 5.2 粗糙集约简前后的算法稳定性验证实验 | 第48-49页 |
| 5.3 基于粗糙集特征级融合算法的优越性验证实验 | 第49-50页 |
| 5.4 与其它肺结节检测算法的性能对比实验 | 第50页 |
| 6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 1 本文总结 | 第51-52页 |
| 2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-60页 |
| 文献综述 | 第60-73页 |
| 综述参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目及发表的文章 | 第74-75页 |
| 个人简介 | 第75页 |
