| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 乳腺癌相关知识简介 | 第11-15页 |
| 1.2.1 乳腺影像检查技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 乳腺病变介绍 | 第13-15页 |
| 1.3 国内外研究现状与不足 | 第15-18页 |
| 1.4 本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 乳腺X线图像预处理及相关技术简介 | 第20-35页 |
| 2.1 乳腺X线图像的预处理 | 第20-25页 |
| 2.1.1 二值数学形态学 | 第20-23页 |
| 2.1.2 灰度数学形态学 | 第23-25页 |
| 2.1.3 灰度数学形态学的应用 | 第25页 |
| 2.2 特征提取相关技术简介 | 第25-30页 |
| 2.2.1 非下采样塔式滤波器(NSPFB) | 第26-27页 |
| 2.2.2 非下采样方向滤波器(NSDFB) | 第27-28页 |
| 2.2.3 泽尼克矩算法(Zernike矩) | 第28-30页 |
| 2.3 分类相关技术简介 | 第30-34页 |
| 2.3.1 决策树(DT) | 第30-32页 |
| 2.3.2 支持向量机(SVM) | 第32-33页 |
| 2.3.3 K最近邻(KNN) | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于NSCT特征提取及分类算法研究 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 乳腺X线图像特征提取及分类过程的总体框架 | 第35-36页 |
| 3.3 基于非下采样轮廓转换法(NSCT)的特征提取 | 第36-38页 |
| 3.4 构建泽尼克矩 | 第38-39页 |
| 3.5 数据的清洗 | 第39-41页 |
| 3.5.1 数据的特征选择 | 第40页 |
| 3.5.2 数据的维度压缩 | 第40-41页 |
| 3.6 分类算法的研究 | 第41-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第45-54页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 数据来源 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第46-53页 |
| 4.3.1 对比实验的结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.3.2 分类实验的结果与分析 | 第48-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |