| 扉页 | 第1-2页 |
| 独创性声明和学位论文版权使用授权书 | 第2-3页 |
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 乳腺癌概况及其研究进展 | 第10-18页 |
| ·乳腺癌的发病现状 | 第10-12页 |
| ·乳腺癌早期的临床症状及其体征 | 第12页 |
| ·乳腺癌的危险因素 | 第12-14页 |
| ·乳腺癌的诊断方法 | 第14-17页 |
| ·乳腺癌的一般诊断 | 第14页 |
| ·乳腺癌的实验室诊断方法 | 第14页 |
| ·乳腺癌的影像学诊断方法 | 第14-17页 |
| ·乳腺癌的病理学诊断方法 | 第17页 |
| ·乳腺癌的治疗方法 | 第17页 |
| ·乳腺癌早期诊断的重要性 | 第17-18页 |
| 第二章 乳腺 X 线影像的计算机辅助诊断研究概况 | 第18-31页 |
| ·乳腺钼靶 X 线摄影 | 第18-19页 |
| ·乳腺癌的 X 线表现 | 第19-21页 |
| ·乳腺癌的直接 X 线征象 | 第19-21页 |
| ·乳腺癌的间接 X 线征象 | 第21页 |
| ·乳腺钼靶 X 线检查诊断早期乳腺癌所面临的问题 | 第21-22页 |
| ·乳腺癌计算机辅助诊断技术的研究进展及其发展趋势 | 第22-27页 |
| ·乳腺 X 影像的计算机辅助检测微钙化技术的研究进展 | 第23-26页 |
| ·乳腺 X 影像的计算机辅助检测微钙化技术的发展趋势 | 第26-27页 |
| ·本课题的目的与意义 | 第27-28页 |
| ·本文计算机辅助诊断的总体设计思路 | 第28-31页 |
| 第三章 乳腺 X 线影像的预处理 | 第31-36页 |
| ·乳腺钼靶影像数字化 | 第31-33页 |
| ·乳腺影像数据库 | 第33页 |
| ·数字化影像的预处理 | 第33-36页 |
| 第四章 乳腺钼靶 X 片感兴趣区域的提取 | 第36-72页 |
| ·乳腺钼靶影像感兴趣区域(ROI)提取研究概况 | 第36页 |
| ·基于独立分量分析(ICA)的乳腺 ROI 自动提取 | 第36-55页 |
| ·乳腺 ROI 自动提取中的 ICA | 第38-40页 |
| ·ICA 的理论和实现 | 第40-45页 |
| ·基于神经网络的乳腺钼靶 X 片 ROI 的识别 | 第45-55页 |
| ·应用 ROC 分析方法评价判别模型的分类能力 | 第55-57页 |
| ·乳腺图像中微钙化点 ROI 的确定 | 第57页 |
| ·乳腺 ROI 自动提取实验 | 第57-70页 |
| ·讨论 | 第70-72页 |
| 第五章 乳腺 X 线影像中微钙化点的检测 | 第72-100页 |
| ·乳腺钼靶 X 片影像中的噪声简介 | 第72-73页 |
| ·微钙化点检测方法的总体设计 | 第73-74页 |
| ·差值图像去噪和阈值分类技术 | 第74-76页 |
| ·小波变换去噪和神经网络分类技术 | 第76-91页 |
| ·小波变换去噪技术概述 | 第76-87页 |
| ·特征提取 | 第87-88页 |
| ·神经网络分类器的设计 | 第88-91页 |
| ·逻辑与运算 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-98页 |
| ·讨论 | 第98-100页 |
| 第六章 乳腺 X 线影像微钙化点病变类型的识别 | 第100-128页 |
| ·乳腺钼靶 X 片微钙化点的特征提取 | 第100-111页 |
| ·形态学特征参数的研究 | 第100-107页 |
| ·直方图特征参数的研究 | 第107-108页 |
| ·与邻近微钙化点相关的特征参数研究 | 第108-109页 |
| ·纹理特征参数的研究 | 第109-111页 |
| ·基于遗传算法的微钙化点特征优化 | 第111-120页 |
| ·类别可分离判据 | 第111-114页 |
| ·基于遗传算法的特征优化 | 第114-120页 |
| ·基于神经网络分类器的微钙化点病变类型判别 | 第120-122页 |
| ·实验结果 | 第122-126页 |
| ·讨论 | 第126-128页 |
| 第七章 SVM 及其在乳腺癌计算机辅助诊断中的应用研究 | 第128-146页 |
| ·支持矢量机(SVM)简介 | 第128-129页 |
| ·SVM 原理及其算法 | 第129-137页 |
| ·统计学习理论 | 第129-132页 |
| ·SVM 分类算法 | 第132-137页 |
| ·SVM 算法在本研究中的应用 | 第137-139页 |
| ·实验结果 | 第139-144页 |
| ·本章小节 | 第144-146页 |
| 第八章 总结与展望 | 第146-150页 |
| ·本论文的主要工作成果 | 第146-147页 |
| ·今后研究工作展望 | 第147-150页 |
| 参考文献 | 第150-160页 |
| 发表论文及科研成果 | 第160-162页 |
| 致谢 | 第162页 |
