| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 乳腺病变辅助检测和诊断技术概况 | 第11页 |
| 1.2.2 乳腺钼靶图像的图像级分类 | 第11-12页 |
| 1.2.3 乳腺病变检测 | 第12-13页 |
| 1.2.4 乳腺肿块病变分割和良恶性分类 | 第13-15页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第15-18页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第15页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.3 论文结构及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 基于融合特征的乳腺钼靶图像分类方法 | 第18-29页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 基于融合特征的分类模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 Patch模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 全局特征提取 | 第21-22页 |
| 2.2.3 局部信息采集 | 第22页 |
| 2.2.4 特征融合 | 第22页 |
| 2.2.5 基于融合特征的图像分类 | 第22-23页 |
| 2.3 乳腺钼靶图像分类实验 | 第23-28页 |
| 2.3.1 数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 实验设置 | 第24-26页 |
| 2.3.3 实验结果与分析 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于多尺度特征的乳腺肿块病变检测方法 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 多尺度检测模型 | 第30-35页 |
| 3.2.1 模型结构 | 第30-32页 |
| 3.2.2 训练策略 | 第32-34页 |
| 3.2.3 测试策略 | 第34-35页 |
| 3.3 乳腺肿块检测实验 | 第35-41页 |
| 3.3.1 数据预处理 | 第35-36页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第36-38页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于全卷积多层次模型的乳腺肿块病变分割方法 | 第42-53页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 全卷积多层次模型 | 第43-46页 |
| 4.2.1 模型结构 | 第43-45页 |
| 4.2.2 训练策略 | 第45-46页 |
| 4.2.3 测试策略 | 第46页 |
| 4.3 乳腺肿块分割实验 | 第46-52页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第47页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第47-49页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |