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基于活动轮廓模型的肺结节分割方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第10-18页
第一章 绪论第18-29页
    1.1 课题背景和研究意义第18-20页
    1.2 课题研究现状和现有问题第20-25页
        1.2.1 课题研究现状第20-25页
        1.2.2 课题研究的现有问题第25页
    1.3 研究的目标和研究内容第25-27页
    1.4 论文结构和章节安排第27-29页
第二章 肺结节分割与检测系统设计第29-52页
    2.1 引言第29页
    2.2 肺结节计算机辅助诊断系统第29-30页
        2.2.1 肺结节 CAD 系统的框架结构第29-30页
        2.2.2 系统功能介绍第30页
    2.3 肺图像预处理第30-36页
        2.3.1 滤波处理第31-32页
        2.3.2 肺实质分割第32-36页
    2.4 肺结节分割方法综述第36-48页
        2.4.1 基于边界的分割方法第36页
        2.4.2 基于区域的分割方法第36-38页
        2.4.3 基于模板匹配的分割方法第38页
        2.4.4 基于滤波器的分割方法第38-39页
        2.4.5 基于活动轮廓模型的分割方法第39-48页
    2.5 肺结节检测方法综述第48-51页
        2.5.1 特征提取第48-50页
        2.5.2 假阳性消除第50-51页
    2.6 本章小结第51-52页
第三章 基于模糊速度的活动轮廓模型的肺结节分割方法研究第52-68页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 模糊速度函数的构造第53-58页
        3.2.1 构造亮度-形状指数结合的二维向量第53-54页
        3.2.2 模糊隶属计算第54-57页
        3.2.3 模糊速度函数第57-58页
    3.3 基于模糊速度的活动轮廓模型第58-59页
        3.3.1 能量函数构造第58页
        3.3.2 能量函数最小化第58-59页
    3.4 实验结果第59-67页
        3.4.1 参数估计第60-61页
        3.4.2 图像分割结果第61-66页
        3.4.3 模型比较与讨论第66-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第四章 基于后验概率和小波能量的活动轮廓模型的磨玻璃肺结节分割方法研究第68-80页
    4.1 引言第68-69页
    4.2 边界停止函数和初始轮廓的构造第69-71页
        4.2.1 后验概率第69-70页
        4.2.2 边界停止函数第70-71页
        4.2.3 初始轮廓第71页
    4.3 小波能量的构造第71-72页
    4.4 基于后验概率和小波能量的活动轮廓模型第72-73页
        4.4.1 能量函数构造第72-73页
        4.4.2 能量函数最小化第73页
    4.5 实验结果第73-79页
        4.5.1 图像分割结果第74-78页
        4.5.2 方法比较与讨论第78-79页
    4.6 本章小结第79-80页
第五章 基于局部与全局隶属度的活动轮廓模型的磨玻璃肺结节分割方法研究第80-92页
    5.1 引言第80页
    5.2 边界停止函数和初始轮廓的构造第80-81页
        5.2.1 边界停止函数第80-81页
        5.2.2 初始轮廓第81页
    5.3 局部隶属度的构造第81-83页
    5.4 基于局部与全局隶属度的活动轮廓模型第83-84页
        5.4.1 能量函数构造第83页
        5.4.2 能量函数最小化第83-84页
    5.5 实验结果第84-91页
        5.5.1 图像分割结果第85-90页
        5.5.2 方法比较与问题讨论第90-91页
    5.6 本章小结第91-92页
第六章 基于模糊速度和贝叶斯距离的活动轮廓模型的血管粘连肺结节分割方法研究第92-106页
    6.1 引言第92页
    6.2 模糊速度和联合概率密度的构造第92-95页
        6.2.1 构造亮度-形状指数结合的二维向量第93页
        6.2.2 亮度和形状指数联合概率密度第93-94页
        6.2.3 模糊速度第94-95页
    6.3 基于模糊速度和贝叶斯距离的活动轮廓模型第95-98页
        6.3.1 能量函数构造第95-97页
        6.3.2 能量函数最小化第97-98页
    6.4 实验结果第98-105页
        6.4.1 参数估计第98-99页
        6.4.2 图像分割结果第99-103页
        6.4.3 模型比较与讨论第103-105页
    6.5 本章小结第105-106页
结论与展望第106-109页
    论文的主要研究成果第106-107页
    展望未来的研究工作第107-109页
参考文献第109-123页
攻读博士学位期间取得的研究成果第123-126页
致谢第126-127页
答辩委员会对论文的评定意见第127页

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