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基于胃镜图像的食管早癌病灶计算机辅助诊断方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 本文的研究内容及结构安排第11-12页
    1.4 本研究工作的创新点第12-13页
第二章 相关知识及基础理论第13-18页
    2.1 食管早癌的图像特征及临床诊断第13页
    2.2 计算机辅助诊断方法的基本原理第13-15页
    2.3 计算机辅助诊断食管早癌方法所涉及的问题第15-17页
    2.4 本章小结第17-18页
第三章 胃镜图像中感兴趣区域的提取第18-28页
    3.1 引言第18页
    3.2 方法第18-23页
        3.2.1 方法的框架第21页
        3.2.2 方法的步骤第21-23页
    3.3 实验结果与分析第23-26页
        3.3.1 数据和参数第23页
        3.3.2 结果与分析第23-26页
    3.4 实验结论与讨论第26-27页
    3.5 本章小结第27-28页
第四章 感兴趣区域的特征提取与判别第28-45页
    4.1 引言第28页
    4.2 特征提取第28-35页
        4.2.1 描述区域全局特点的特征算子第28-32页
        4.2.2 突出区域局部特点的特征算子第32-33页
        4.2.3 初步分析特征算子的区分能力第33-35页
    4.3 感兴趣区域的分类判别第35-39页
        4.3.1 Adaboost分类器的基本原理第36-38页
        4.3.2 Adaboost分类器对医学诊断问题的优势第38-39页
    4.4 实验结果与分析第39-43页
        4.4.1 本文方法与其他方法的比较第40-41页
        4.4.2 本文方法与原始的Adaboost算法的比较第41-43页
    4.5 实验结论与讨论第43页
    4.6 本章小结第43-45页
第五章 总结与展望第45-47页
    5.1 总结第45页
    5.2 工作展望第45-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-52页

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