CT定位片中椎骨检测算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| ·椎骨检测的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-27页 |
| ·椎骨成像原理 | 第17-20页 |
| ·计算机辅助检测算法介绍 | 第20-26页 |
| ·Boosting 算法 | 第21-22页 |
| ·支持向量机算法 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络算法 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯算法 | 第24-25页 |
| ·K 近邻算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于 ADABOOST 的强分类器构造 | 第27-37页 |
| ·训练数据集的构造 | 第27-30页 |
| ·HAAR-LIKE 特征及其计算 | 第30-33页 |
| ·Haar-like 特征数量的计算 | 第30-31页 |
| ·Haar-like 特征值的计算 | 第31-33页 |
| ·基于 ADABOOST 算法的强分类器构造 | 第33-36页 |
| ·弱分类器的选取 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 椎骨检测算法 | 第37-43页 |
| ·图像旋转 | 第37-38页 |
| ·CT 定位片中椎骨检测 | 第38-39页 |
| ·检测结果的合并 | 第39-40页 |
| ·平均值法 | 第39页 |
| ·比较值法 | 第39-40页 |
| ·检测强度法 | 第40页 |
| ·重叠面积法 | 第40页 |
| ·检测结果的优化 | 第40-41页 |
| ·正位检测与多角度检测的比较 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验结果分析与比较 | 第43-47页 |
| ·合并方法对检测性能的影响 | 第43-44页 |
| ·步长对检测性能的影响 | 第44页 |
| ·多角度与正位检测的性能比较 | 第44-45页 |
| ·多角度椎骨检测结果图像 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第54页 |
