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基于肺部高分辨率CT影像的肺结节识别方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 研究背景和意义第13-16页
    1.2 研究现状和存在问题第16-20页
        1.2.1 国外研究现状第16-18页
        1.2.2 国内研究现状第18-19页
        1.2.3 存在问题第19-20页
    1.3 研究目标和内容第20-21页
    1.4 论文结构及技术路线第21-25页
第2章 肺结节识别方法综述第25-47页
    2.1 结节候选区提取方法综述第26-35页
        2.1.1 基于阈值的结节候选区提取方法第26-27页
        2.1.2 基于数学形态学的结节候选区提取方法第27-29页
        2.1.3 基于聚类的结节候选区提取方法第29-30页
        2.1.4 基于分类的结节候选区提取方法第30-31页
        2.1.5 基于形态的结节候选区提取方法第31-35页
    2.2 降低假阳性方法综述第35-41页
        2.2.1 特征计算第35-36页
        2.2.2 特征选择第36-37页
        2.2.3 分类方法综述第37-41页
    2.3 评价标准第41-43页
    2.4 现有肺结节识别方法性能综述第43-44页
    2.5 本章小结第44-47页
第3章 基于多角度增强图像的肺结节检测第47-67页
    3.1 基础理论第48-55页
        3.1.1 二维圆点增强滤波器第48-50页
        3.1.2 C-SVM第50-55页
    3.2 基于二维图像增强的肺结节识别第55-62页
        3.2.1 基于多角度增强图像的候选区提取第56-59页
        3.2.2 ROI候选特征提取第59-61页
        3.2.3 判定规则第61-62页
    3.3 结果与分析第62-65页
        3.3.1 实验数据第62页
        3.3.2 实验环境第62-63页
        3.3.3 实验方案第63页
        3.3.4 结果与讨论第63-65页
    3.4 本章小结第65-67页
第4章 基于K-L变换和CS-SVM的三维肺结节识别第67-93页
    4.1 基础理论第69-70页
        4.1.1 K-L变换第69-70页
        4.1.2 CS-SVM第70页
    4.2 三维肺结节候选区分割方法第70-77页
    4.3 去除假阳性肺结节第77-82页
        4.3.1 特征计算第77-80页
        4.3.2 基于K-L变换和CS-SVM的去除假阳性方法第80-82页
    4.4 实验结果和分析第82-91页
        4.4.1 实验数据第82页
        4.4.2 实验方案第82-84页
        4.4.3 结果及讨论第84-91页
    4.5 本章小结第91-93页
第5章 一种多尺度三维肺结节增强滤波器第93-113页
    5.1 三维肺结节增强算法的实现第95-104页
        5.1.1 去除噪声干扰第95-98页
        5.1.2 计算预增强系数第98-101页
        5.1.3 计算增强密度指数第101-104页
    5.2 实验结果和分析第104-112页
        5.2.1 实验数据集第104页
        5.2.2 实验方案第104-105页
        5.2.3 结果与讨论第105-112页
    5.3 本章小结第112-113页
第6章 基于血管排除的去假阳性研究第113-123页
    6.1 肺血管检测研究现状第113-115页
    6.2 血管检测算法第115-119页
        6.2.1 血管增强滤波器第115-118页
        6.2.2 去除类球体响应第118-119页
    6.3 肺结节检测框架第119-120页
    6.4 实验及结果第120-122页
    6.5 本章小结第122-123页
第7章 全文总结与展望第123-127页
    7.1 本文的主要研究成果第123-125页
    7.2 未来工作展望第125-127页
参考文献第127-139页
致谢第139-141页
攻读学位期间发表的论文及科研工作第141-143页
作者简介第143-144页
附件第144页

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