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团簇宫颈细胞图像中细胞核分割与分类算法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 选题背景及研究意义第9页
    1.2 研究现状第9-14页
        1.2.1 宫颈细胞图像分割第10-12页
        1.2.2 宫颈细胞图像分类第12-14页
    1.3 本文的主要工作及结构安排第14-17页
        1.3.1 主要工作第14-15页
        1.3.2 结构安排第15-17页
第二章 宫颈细胞核图像区域提取第17-34页
    2.1 感兴趣区域提取第17-22页
        2.1.1 感兴趣区域初选第18-21页
        2.1.2 感兴趣区域去重第21-22页
    2.2 宫颈细胞核区域筛选第22-28页
        2.2.1 最大截面特征提取第22-24页
        2.2.2 基于最大截面特征与BP神经网络的宫颈细胞核筛选第24-28页
    2.3 实验结果分析第28-33页
        2.3.3 感兴趣区域提取结果分析第28-30页
        2.3.4 宫颈细胞核筛选结果分析第30-33页
    2.4 本章小结第33-34页
第三章 宫颈细胞核图像分割第34-42页
    3.1 宫颈细胞核图像预处理第35-37页
        3.1.1 基于对比度的细胞核分组第35-36页
        3.1.2 对比度图像增强第36-37页
    3.2 基于细胞核感兴趣区域的图像分割第37-39页
        3.2.1 Chan-Vese模型第38页
        3.2.2 基于CV模型的宫颈细胞核图像分割第38-39页
    3.3 实验结果分析第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 宫颈细胞核图像分类第42-50页
    4.1 宫颈细胞图像的病理学分析第42-43页
        4.1.1 宫颈细胞的形态特征第43页
        4.1.2 宫颈细胞的色度特征第43页
        4.1.3 宫颈细胞的纹理特征第43页
    4.2 细胞核二分类的特征选择第43-46页
    4.3 基于宫颈细胞核特征变化的图像分类第46-48页
    4.4 实验结果分析第48-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-52页
    5.1 总结第50页
    5.2 展望第50-52页
参考文献第52-57页
发表论文和科研情况说明第57-58页
致谢第58页

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