| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外CT图像器官定位方法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内外主流目标检测方法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 改进的HOG3D特征提取 | 第19-28页 |
| 2.1 CT医学图像数据集与预处理 | 第19页 |
| 2.2 Gaussian与HOG3D的融合特征提取 | 第19-24页 |
| 2.2.1 HOG3D特征提取 | 第19-22页 |
| 2.2.2 Gaussian+HOG3D特征提取 | 第22-24页 |
| 2.3 GHOG3D特征PCA降维 | 第24-26页 |
| 2.4 GP-HOG3D与HOG3D对比实验结果 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 GP-HOG3D多器官检测 | 第28-44页 |
| 3.1 GP-HOG3D特征金字塔构建 | 第28-30页 |
| 3.2 GP-HOG3D多器官检测模型结构 | 第30页 |
| 3.3 GP-HOG3D多器官检测过程 | 第30-32页 |
| 3.4 GP-HOG3D多器官检测模型训练 | 第32-38页 |
| 3.4.1 多器官正负样本集构建 | 第32页 |
| 3.4.2 GP-HOG3D多器官检测模型初始化 | 第32-33页 |
| 3.4.3 GPHOG3D多器官检测模型的迭代与更新 | 第33-38页 |
| 3.5 多器官检测实验结果 | 第38-42页 |
| 3.5.1 检测结果评价指标 | 第38-41页 |
| 3.5.2 多器官检测结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于多尺度模型与边框回归的精细检测 | 第44-51页 |
| 4.1 多尺度GP-HOG3D模型检测 | 第44-46页 |
| 4.1.1 多尺度GP-HOG3D模型检测过程 | 第44-45页 |
| 4.1.2 多尺度GP-HOG3D对比检测结果 | 第45-46页 |
| 4.2 边框回归 | 第46-49页 |
| 4.2.1 边框回归精细过程 | 第46-48页 |
| 4.2.2 边框回归实验结果对比 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |