| 提要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10页 |
| 1.2 医学图像分割 | 第10-12页 |
| 1.3 肺部CT图像分割 | 第12-15页 |
| 1.3.1 CT成像技术 | 第12-14页 |
| 1.3.2 肺部CT图像分割的研究背景 | 第14页 |
| 1.3.3 肺部CT图像中肺实质分割的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文工作 | 第15-16页 |
| 1.4.1 基于超像素细化分割的集成分类肺实质分割算法 | 第15页 |
| 1.4.2 基于超像素细化分割的模糊C均值聚类肺实质分割算法 | 第15-16页 |
| 1.5 论文组成 | 第16-17页 |
| 第二章 基于超像素细化分割的集成分类肺实质分割算法 | 第17-31页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 算法设计 | 第17-18页 |
| 2.3 分割的相关算法 | 第18-27页 |
| 2.3.1 肺部CT图像的特征 | 第18-20页 |
| 2.3.2 超像素粗分割 | 第20-22页 |
| 2.3.3 细化分割 | 第22-23页 |
| 2.3.4 分类器的选择与集成 | 第23-27页 |
| 2.4 实验分析 | 第27-30页 |
| 2.4.1 实验数据集 | 第27页 |
| 2.4.2 评价指标 | 第27-28页 |
| 2.4.3 实验结果与分析 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于超像素细化分割的模糊C均值聚类肺实质分割算法 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31-33页 |
| 3.2 分割算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 模糊C均值聚类算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 超像素的标记与合并 | 第36-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 总结与展望 | 第43-45页 |
| 4.1 本文方法总结与意义 | 第43-44页 |
| 4.2 问题分析与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 附件 | 第51-63页 |
