| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·乳腺影像技术 | 第11-12页 |
| ·乳腺 DCE-MRI 成像技术 | 第12页 |
| ·计算机辅助诊断 | 第12-13页 |
| ·乳腺 MRI 图像肿块分割概述 | 第13-14页 |
| ·本研究主要工作及创新点 | 第14-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 乳腺 DCE-MRI 影像及病灶分割 | 第17-25页 |
| ·乳腺 MRI 成像原理 | 第17页 |
| ·乳腺 DCE-MRI 影像数据 | 第17-19页 |
| ·乳腺 DCE-MRI 图像预处理 | 第19-23页 |
| ·滤波分析 | 第19-21页 |
| ·图像配准分析 | 第21页 |
| ·乳腺 MRI 序列图像 ROI 分割 | 第21-23页 |
| ·乳腺 DCE-MRI 病灶分割 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于空间 FCM 与参数自适应 MRF 的乳腺 MRI 病灶分割方法 | 第25-37页 |
| ·空间 FCM 与 MRF 图像分割理论 | 第25-28页 |
| ·空间 FCM 图像分割理论 | 第25-26页 |
| ·马尔科夫随机场图像分割理论 | 第26-28页 |
| ·空间 FCM 与 MRF 相级联的乳腺 DCE-MRI 图像病灶分割方法 | 第28-31页 |
| ·空间 FCM 与 MRF 级联分割方法框架 | 第28-29页 |
| ·乳腺 DCE-MRI 图像病灶粗分割 | 第29-30页 |
| ·乳腺 DCE-MRI 图像病灶精分割 | 第30-31页 |
| ·空间 FCM 与参数自适应 MRF 三维分割方法 | 第31-35页 |
| ·算法改进策略 | 第31页 |
| ·加入三维信息 | 第31-33页 |
| ·参数自适应 | 第33-35页 |
| ·分割结果优化策略 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 病灶分割结果与评价 | 第37-45页 |
| ·实验数据 | 第37-38页 |
| ·分割流程 | 第38-39页 |
| ·分割结果 | 第39页 |
| ·分割评价 | 第39-44页 |
| ·重叠率评价 | 第39-41页 |
| ·无监督评价 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 乳腺 MRI 肿块特征提取与分类 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·肿块特征提取 | 第46-50页 |
| ·动态增强特征 | 第46-47页 |
| ·统计学特征 | 第47-48页 |
| ·形态学特征 | 第48-49页 |
| ·纹理特征 | 第49-50页 |
| ·特征选择与分类 | 第50-51页 |
| ·SVM-RFE 特征选择算法简介 | 第50页 |
| ·SVM 分类器简介 | 第50-51页 |
| ·特征分类性能评价标准 | 第51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·SVM-RFE 特征选择结果与分析 | 第51-52页 |
| ·SVM 分类结果与分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文工作总结 | 第54-55页 |
| ·未来展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60页 |
