| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1．1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1．2 医学影像可视化平台中的关键技术 | 第9-11页 |
| 1．3 本文的主要内容和意义 | 第11页 |
| 1．4 本章小结 | 第11-13页 |
| 第二章 医学影像的获取与预处理 | 第13-26页 |
| 2．1 影像数据的获取 | 第13-16页 |
| 2．1．1 DICOM3．0标准 | 第14-15页 |
| 2．1．2 DICOM数据集与数据元素结构 | 第15页 |
| 2．1．3 DCM文件格式 | 第15-16页 |
| 2．1．4 医学影像数据的快照 | 第16页 |
| 2．2 影像数据的预处理与增强 | 第16-25页 |
| 2．2．1 图像的点处理运算 | 第17-20页 |
| 2．2．2 图像的几何运算 | 第20-22页 |
| 2．2．3 图像的模板运算 | 第22-23页 |
| 2．2．4 图像的频域变换 | 第23-24页 |
| 2．2．5 去除无用信息 | 第24-25页 |
| 2．3 文章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 影像数据的特征提取 | 第26-40页 |
| 3．1 灰度特征提取 | 第26-28页 |
| 3．1．1 灰度直方图 | 第26-27页 |
| 3．1．2 均值化直方图 | 第27-28页 |
| 3．2 边缘特征提取 | 第28-33页 |
| 3．2．1 基于算子法的边缘检测 | 第28-30页 |
| 3．2．2 基于二阶导数的边缘检测——高斯拉普拉斯检测 | 第30-31页 |
| 3．2．3 主轮廓边缘提取 | 第31-33页 |
| 3．3 纹理特征提取 | 第33-36页 |
| 3．3．1 纹理特征的提取 | 第34-35页 |
| 3．3．2 纹理特征的规一化 | 第35-36页 |
| 3．4 主成分特征提取 | 第36-39页 |
| 3．4．1 特征分析 | 第36页 |
| 3．4．2 主成分分量分析 | 第36-38页 |
| 3．4．3 灰度特征主成分提取 | 第38-39页 |
| 3．5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 影像数据的模式分类 | 第40-59页 |
| 4．1 模式识别技术 | 第40-44页 |
| 4．1．1 模式分类的基本理论 | 第40-41页 |
| 4．1．2 模式分类的几种基本方法 | 第41-42页 |
| 4．1．3 统计模式识别 | 第42-44页 |
| 4．2 影像数据的分类算法 | 第44-58页 |
| 4．2．1 均值化直方图法 | 第44-47页 |
| 4．2．2 搜索引擎法 | 第47-51页 |
| 4．2．3 神经网络法 | 第51-58页 |
| 4．3 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 系统功能与试验结果分析 | 第59-67页 |
| 5．1 系统功能简介 | 第59-60页 |
| 5．2 系统运行环境 | 第60-61页 |
| 5．3 用户界面及功能概述 | 第61-66页 |
| 5．3．1 用户界面 | 第61-63页 |
| 5．3．2 功能概述 | 第63-65页 |
| 5．3．3 实验结果 | 第65-66页 |
| 5．4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |