| 缩略语表 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| 英文摘要 | 第8-10页 |
| 前言 | 第11-15页 |
| 文献回顾 | 第15-23页 |
| 一、数据的获取和分割 | 第23-26页 |
| 1.1 实验对象 | 第23页 |
| 1.2 MRI影像获取 | 第23-24页 |
| 1.3 膀胱内外壁的分割 | 第24-26页 |
| 二、基于厚度特征的膀胱肿瘤疑似区域获取方法 | 第26-39页 |
| 2.1 膀胱壁厚度的计算 | 第26-28页 |
| 2.2 肿瘤疑似区域的分割 | 第28-34页 |
| 2.2.1 传统的FCM算法 | 第28-29页 |
| 2.2.2 仿真模型的建立 | 第29-30页 |
| 2.2.3 多分类聚类确定疑似区域 | 第30-33页 |
| 2.2.4 算法流程 | 第33-34页 |
| 2.3 结果与分析 | 第34-38页 |
| 2.3.1 仿真实验结果与分析 | 第34-36页 |
| 2.3.2 真实数据实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 2.4 小结与讨论 | 第38-39页 |
| 三、基于多特征的膀胱疑似肿瘤区域获取方法 | 第39-49页 |
| 3.1 膀胱壁形态学特征的提取 | 第40-44页 |
| 3.1.1 膀胱壁厚度（Bladder Wall Thickness） | 第40-41页 |
| 3.1.2 形状指数（Shape Index） | 第41-42页 |
| 3.1.3 弯曲度（Bent Rate） | 第42-43页 |
| 3.1.4 弯曲度差（Bent rate difference between two wall surfaces） | 第43-44页 |
| 3.2 三维疑似肿瘤区域的选取 | 第44-47页 |
| 3.2.1 特征的标准化和筛选标准选取 | 第44-46页 |
| 3.2.2 疑似肿瘤区域的选取 | 第46页 |
| 3.2.3 实验结果和讨论 | 第46-47页 |
| 3.3 小结与讨论 | 第47-49页 |
| 四、肿瘤的准确提取及初步分期 | 第49-56页 |
| 4.1 sFCM算法 | 第49-50页 |
| 4.2 疑似肿瘤区域的提纯 | 第50-51页 |
| 4.3 sFCM算法用于肿瘤区域的提取 | 第51-52页 |
| 4.4 聚类结果分析与初步分期 | 第52-54页 |
| 4.5 小结和讨论 | 第54-56页 |
| 小结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 个人简历和研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |