| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 超声组织定征方法的研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于B超图像的统计特征 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于背散射声束RF信号的频谱分析 | 第12-14页 |
| 1.2.3 基于RF时间序列的超声组织定征 | 第14-16页 |
| 1.3 肿瘤疗效早期评价的方法 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文主要目标和内容 | 第17-18页 |
| 第二章 基于超声背散射RF信号频谱分析的原理及特征参数提取算法 | 第18-39页 |
| 2.1 超声背散射RF信号的频谱分析原理 | 第18-26页 |
| 2.1.1 单声束散射的原理分析 | 第18-20页 |
| 2.1.2 聚焦声束的频谱分析 | 第20-21页 |
| 2.1.3 频谱归一化 | 第21-22页 |
| 2.1.4 平均背向散射信号的功率谱 | 第22-24页 |
| 2.1.5 功率谱与组织微结构关系 | 第24-25页 |
| 2.1.6 不同形态散射体的功率谱 | 第25-26页 |
| 2.2 功率谱估计 | 第26-30页 |
| 2.2.1 周期图法谱估计 | 第26-27页 |
| 2.2.2 AR模型谱估计 | 第27-30页 |
| 2.3 线性回归分析 | 第30-32页 |
| 2.3.1 最小二乘法回归分析 | 第30-31页 |
| 2.3.2 稳健回归分析 | 第31-32页 |
| 2.4 特征提取算法分析 | 第32-36页 |
| 2.4.1 功率谱线性拟合特征提取算法 | 第32-33页 |
| 2.4.2 散射体半径和声浓度的特征提取算法 | 第33-34页 |
| 2.4.3 质心频率特征提取算法 | 第34-36页 |
| 2.4.4 散射体间距特征提取算法 | 第36页 |
| 2.5 相似性度量研究 | 第36-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 肿瘤化疗疗效早期评价系统设计及实验设计 | 第39-50页 |
| 3.1 系统总体框架 | 第39-41页 |
| 3.2 系统实现 | 第41-47页 |
| 3.2.1 读取RF信号文件 | 第41-42页 |
| 3.2.2 B型图成像 | 第42-44页 |
| 3.2.3 选择感兴趣区 | 第44页 |
| 3.2.4 频谱分析及特征值计算 | 第44-47页 |
| 3.2.5 保存特征值数据 | 第47页 |
| 3.2.6 相似性度量 | 第47页 |
| 3.3 实例展示 | 第47-48页 |
| 3.4 实验设计 | 第48-49页 |
| 3.4.1 建立动物模型 | 第48-49页 |
| 3.4.2 超声RF信号采集 | 第49页 |
| 3.4.3 病理组织学检查 | 第49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 肿瘤化疗疗效早期评价的有效性分析 | 第50-67页 |
| 4.1 基于超声RF信号频谱分析的特征提取 | 第50-60页 |
| 4.1.1 基于周期图法谱估计的特征数据提取 | 第50-53页 |
| 4.1.2 基于AR模型谱估计的特征提取 | 第53-57页 |
| 4.1.3 周期图法与AR模型估计对比分析 | 第57页 |
| 4.1.4 最小二乘法回归分析和稳健回归分析的对比分析 | 第57-60页 |
| 4.2 相似性度量 | 第60-63页 |
| 4.3 总结分析 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |