基于CT影像的肺裂计算机辅助检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究的背景、目的和意义 | 第11-14页 |
| ·基于肺图像的不同成像模式 | 第14-16页 |
| ·x 射线成像 | 第14页 |
| ·放射线核素成像 | 第14-15页 |
| ·核磁共振成像 | 第15页 |
| ·计算机断层扫描 | 第15-16页 |
| ·计算机辅助诊断技术 | 第16-17页 |
| ·本研究结构与安排 | 第17-19页 |
| ·本课题的主要工作 | 第17页 |
| ·本研究的结构 | 第17-19页 |
| 2 肺裂检测方法概述 | 第19-25页 |
| ·国内外肺裂检测方法研究现状 | 第19-20页 |
| ·肺裂检测的主要方法 | 第20-25页 |
| ·计算几何学方法检测肺裂 | 第20-21页 |
| ·地图集引导方式实现肺裂检测 | 第21-22页 |
| ·匹配的隐含曲面方法实现肺裂检测 | 第22-23页 |
| ·局部自适应检测肺裂方法 | 第23页 |
| ·峰测定地图集方式搜索肺裂 | 第23-25页 |
| 3 基于无监督的肺裂检测方法研究 | 第25-35页 |
| ·Hessian 矩阵特征值分析 | 第25-26页 |
| ·高斯滤波的理论基础 | 第26-28页 |
| ·基于无监督的肺裂检测 | 第28-29页 |
| ·基于间裂增强的Hessian 矩阵 | 第28页 |
| ·基于高斯函数的增强滤波器 | 第28-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-35页 |
| ·实验数据 | 第29-30页 |
| ·实验平台 | 第30页 |
| ·实验结果与讨论 | 第30-35页 |
| 4 基于有监督的肺裂检测方法研究 | 第35-69页 |
| ·基于肺裂图像的特征提取 | 第35-41页 |
| ·基于高斯滤波的特征提取 | 第35-36页 |
| ·基于Hessian 矩阵的特征提取 | 第36页 |
| ·基于梯度的特征提取 | 第36-41页 |
| ·基于顺序浮动前向搜索算法实现特征选择 | 第41-42页 |
| ·基于肺裂检测的特征分类器的选择 | 第42-53页 |
| ·基于肺裂检测的线性判别式分类器 | 第43-44页 |
| ·基于肺裂检测的二次判别分类器 | 第44-45页 |
| ·基于肺裂检测的支持向量机分类器 | 第45-48页 |
| ·基于肺裂检测的KNN 分类器 | 第48-53页 |
| ·单阶段有监督的滤波 | 第53-54页 |
| ·双阶段有监督的滤波器 | 第54-58页 |
| ·ROC 分析 | 第58-63页 |
| ·ROC 曲线分析性能评价 | 第58-60页 |
| ·ROC 曲线评价指标 | 第60-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-69页 |
| ·实验数据 | 第63页 |
| ·实验结果与讨论 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-69页 |
| 5 基于多尺度与动态规划的肺裂分割方法研究 | 第69-77页 |
| ·多尺度空间检测 | 第69-70页 |
| ·动态规划检测肺裂 | 第70-72页 |
| ·实验结果与讨论 | 第72-77页 |
| 6 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 在学期间研究成果 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
