首页--医药、卫生论文--肿瘤学论文--泌尿生殖器肿瘤论文--乳腺肿瘤论文

基于改进的模板匹配的乳腺图像分割

中文摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 课题研究背景和意义第7-8页
    1.2 乳腺肿块检测的研究现状第8-9页
    1.3 本文工作及论文安排第9-11页
        1.3.1 本文工作第9-10页
        1.3.2 论文章节安排第10-11页
第二章 乳腺钼靶图像肿块分割系统框架第11-17页
    2.1 肿块分割系统框架第11页
    2.2 主要模块介绍第11-13页
        2.2.1 预处理阶段第11-12页
        2.2.2 分割可疑区域阶段第12-13页
        2.2.3 设置合适参数第13页
    2.3 数据库介绍第13-16页
        2.3.1 DDSM图像库简介第14页
        2.3.2 JAMIT图像库简介第14-15页
        2.3.3 MAIS图像库简介第15-16页
    2.4 本章小节第16-17页
第三章 图像预处理第17-27页
    3.1 乳腺区域分割第17-18页
    3.2 乳腺区域增强第18-25页
    3.3 本章小节第25-27页
第四章 分割可疑区域第27-40页
    4.1 模板匹配算法第28页
    4.2 改进的模板匹配算法第28-33页
        4.2.1 构造新模板第28-29页
        4.2.2 相似程度测量第29-30页
        4.2.3 不同尺寸的相似度矩阵第30-31页
        4.2.4 获得可疑区域第31-32页
        4.2.5 降低假阳性区域个数第32-33页
    4.3 实验结果与分析第33-38页
        4.3.1 实验数据库第33页
        4.3.2 参数分析第33-36页
        4.3.3 肿块检测结果第36-38页
    4.4 本章小节第38-40页
第五章 总结与展望第40-42页
    5.1 总结第40页
    5.2 展望第40-42页
参考文献第42-47页
在学期间的研究成果第47-48页
致谢第48页

论文共48页,点击 下载论文
上一篇:基于深度学习的食道癌图像检测技术的研究
下一篇:基于周围区域矩阵反映射特征的乳腺钙化点区域检测