基于双侧对照的乳腺肿块辅助诊断算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·乳腺疾病发展现状 | 第10-11页 |
| ·乳腺癌的影像诊断方法 | 第11-12页 |
| ·乳腺计算机辅助诊断系统 | 第12-15页 |
| ·计算机辅助诊断系统 | 第12-13页 |
| ·乳腺辅助诊断系统 | 第13-15页 |
| ·本文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 乳腺X线图像辅助诊断基础 | 第17-28页 |
| ·乳腺癌的病理学介绍 | 第17页 |
| ·乳腺X线摄影 | 第17-21页 |
| ·乳腺X线成像设备 | 第17-19页 |
| ·乳腺X线成像方式 | 第19-21页 |
| ·乳腺X线图像特点 | 第21-24页 |
| ·乳腺组织X线图像表现 | 第21-22页 |
| ·乳腺疾病的影像表现 | 第22-24页 |
| ·乳腺癌CAD系统的关键技术 | 第24-27页 |
| ·可疑病变区域的检测 | 第24-25页 |
| ·可疑区域的特征提取 | 第25-26页 |
| ·可疑病变区域性质分类 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于双侧对照分析的铡以病变区域检测 | 第28-36页 |
| ·乳腺肿块体位分析 | 第28-29页 |
| ·乳腺图像预处理 | 第29-31页 |
| ·乳腺图像双侧对照处理 | 第31-33页 |
| ·可疑病变区域检测 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 乳腺图像疑似病灶区域的纹理特征分析与提取 | 第36-49页 |
| ·乳腺肿块纹理特征表现 | 第36-37页 |
| ·基于分形的图像纹理特征分析方法 | 第37-40页 |
| ·分形理论基础 | 第37-38页 |
| ·分形布朗运动模型 | 第38-39页 |
| ·分形理论在医学图像上的应用 | 第39-40页 |
| ·乳腺图像分形维数计算 | 第40-42页 |
| ·乳腺图像多级分形维数计算 | 第42-46页 |
| ·乳腺图像多级灰度分层 | 第42-43页 |
| ·基于分层的乳腺图像多级分形维数分析 | 第43-46页 |
| ·乳腺肿块的二维熵特征提取 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于纹理特征的可疑区域分类 | 第49-55页 |
| ·支持向量机分类方法 | 第49-50页 |
| ·支持向量机原理 | 第49-50页 |
| ·支持向量机的优点 | 第50页 |
| ·乳腺图像的支持向量机分类方法 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 算法性能测试与分析 | 第55-61页 |
| ·测试数据来源和组成 | 第55-57页 |
| ·测试结果分析 | 第57-59页 |
| ·肿块成功检测数据分析 | 第57-58页 |
| ·肿块漏检和假阳区域数据分析 | 第58-59页 |
| ·算法性能评估与总结 | 第59-61页 |
| 第七章 总结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
