| 缩略语表 | 第6-8页 |
| 中文摘要 | 第8-14页 |
| 英文摘要 | 第14-21页 |
| 前言 | 第22-26页 |
| 文献回顾 | 第26-41页 |
| 1 虚拟结肠镜技术发展现状 | 第26-30页 |
| 2. 计算机辅助检测技术发展 | 第30-36页 |
| 2.1 整体研究进展 | 第30-32页 |
| 2.2 关键技术现状 | 第32-36页 |
| A. 结肠壁的分割提取 | 第32-33页 |
| B. 候选病灶的生成 | 第33-34页 |
| C. 假阳性病灶的去除 | 第34-36页 |
| 3. 纹理分析技术在医学中的应用 | 第36-38页 |
| 4. 计算机辅助诊断技术发展 | 第38-40页 |
| 5. 当前 CAD 技术存在的问题及发展方向 | 第40-41页 |
| 5.1 需要开发新的特征来降低 CADe 系统的假阳性率 | 第40页 |
| 5.2 平坦型病灶的检测仍然是所有 CADe 系统面临的难题 | 第40页 |
| 5.3 计算机辅助病灶分析诊断技术 CADx 是 CAD 技术发展的一个新领域 | 第40-41页 |
| 引言 | 第41-43页 |
| 第一部分 三维纹理分析模型的建立 | 第43-49页 |
| 1 灰度共生矩阵提取 | 第44-45页 |
| 2 灰度梯度共生矩阵的提取 | 第45-46页 |
| 3 归一化 | 第46-47页 |
| 4 特征的提取 | 第47-48页 |
| 5 讨论和结论 | 第48-49页 |
| 第二部分 计算机辅助检测 CADe | 第49-74页 |
| 1 预处理 | 第49-51页 |
| 2 电子清洗 | 第51-52页 |
| 3 疑似病灶的提取 | 第52-58页 |
| 3.1 手工病灶提取 | 第53-55页 |
| 3.2 自动分割 | 第55-58页 |
| 4 提取三维纹理特征 | 第58-59页 |
| 5 实验评估 | 第59-74页 |
| 5.1 实验数据 | 第59-60页 |
| 5.2 预处理 | 第60页 |
| 5.3 病灶提取 | 第60-61页 |
| 5.4 三维纹理计算 | 第61-62页 |
| 5.5 分类器和分类方案 | 第62-63页 |
| 5.6 分类结果 | 第63-72页 |
| 5.7 讨论和结论 | 第72-74页 |
| 第三部分 计算机辅助诊断 CADX | 第74-84页 |
| 1 统计学评估 | 第75-79页 |
| 1.1 研究对象 | 第75页 |
| 1.2 统计学分析方案 | 第75-77页 |
| 1.3 统计学分析结果 | 第77-79页 |
| 2 分类器评估 | 第79-82页 |
| 2.1 研究对象 | 第79-80页 |
| 2.2 整体框架 | 第80-81页 |
| 2.3 分类器评估结果 | 第81-82页 |
| 3 讨论和结论 | 第82-84页 |
| 小结 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-94页 |
| 附录 1 | 第94-96页 |
| 附录 2 | 第96-100页 |
| 个人简历和研究成果 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102页 |
