摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-11页 |
第1章 引言 | 第11-22页 |
·研究工作的背景和意义 | 第11-18页 |
·乳腺癌普查的必要性和技术挑战 | 第11-13页 |
·网格技术的优越性 | 第13-15页 |
·大规模乳腺癌普查医学网格研究的意义和要求 | 第15-18页 |
·论文研究的主要内容、贡献和创新点 | 第18-21页 |
·主要研究内容和贡献 | 第19-20页 |
·创新点 | 第20-21页 |
·论文的组织结构 | 第21-22页 |
第2章 相关领域技术背景综述 | 第22-30页 |
·本章引言 | 第22页 |
·乳腺X 线影像特征 | 第22-27页 |
·BI-RADS 分级 | 第23页 |
·团块 | 第23-24页 |
·结构扭曲 | 第24-25页 |
·非对称性致密影 | 第25页 |
·钙化 | 第25-27页 |
·现有的乳腺癌网格研究 | 第27-29页 |
·eDiaMoND 和MammoGrid | 第27-28页 |
·ChinaGrid 中的图像处理网格 | 第28页 |
·乳腺影像处理相关技术 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第3章 乳腺癌普查医学网格总体设计 | 第30-39页 |
·本章引言 | 第30-31页 |
·相关工作 | 第31页 |
·医学服务工作流设计 | 第31-34页 |
·病例积累工作流 | 第31-32页 |
·辅助诊断工作流 | 第32-33页 |
·辅助筛查工作流 | 第33-34页 |
·网格和医学服务设计 | 第34-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第4章 一种医学数据网格中间件 DGM | 第39-59页 |
·本章引言 | 第39页 |
·两种中间件工具集研究和比较 | 第39-44页 |
·结构差别 | 第40-41页 |
·服务请求处理性能对比 | 第41-43页 |
·基本操作性能比较 | 第43-44页 |
·评估中间件性能的POM 公式 | 第44-45页 |
·医学网格中间件 DGM | 第45-56页 |
·DGM 的基本架构 | 第46-48页 |
·DGM 对于基本操作的实现 | 第48-53页 |
·医学兴趣资源通知机制 | 第53-55页 |
·DGM 的服务构成 | 第55-56页 |
·DGM 的医学兴趣资源通知应用实例 | 第56页 |
·DGM、GT 4 和ETTK 2.3 的五个基本操作耗时比较 | 第56-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第5章 数据一致性管理和一种数据并发传输策略 ADT | 第59-83页 |
·本章引言 | 第59-60页 |
·相关工作 | 第60-61页 |
·数据一致性访问性能测试 | 第61-67页 |
·数据访问频度临界点 | 第67-71页 |
·数据监控和备份策略 | 第71-73页 |
·数据并发传输策略ADT | 第73-76页 |
·ADT 策略实验验证 | 第76-82页 |
·数据备份 | 第78-79页 |
·并发数据传输 | 第79-82页 |
·本章小结 | 第82-83页 |
第6章 一种分布式动态分类算法 DSMM | 第83-96页 |
·本章引言 | 第83页 |
·相关工作 | 第83-84页 |
·DSMM 算法模型 | 第84-90页 |
·DSMM 分类模块 | 第85-88页 |
·DSMM 生命周期管理 | 第88-89页 |
·DSMM 负载平衡调度 | 第89-90页 |
·DSMM 在乳腺癌普查医学网格中的应用 | 第90-95页 |
·分类准确类和耗时 | 第90-91页 |
·DSMM 生命周期管理性能验证 | 第91-92页 |
·DSMM 和三种分类算法的分类准确率比较 | 第92-95页 |
·本章小结 | 第95-96页 |
第7章 一种复杂病例对象聚类算法 V3COCA | 第96-121页 |
·本章引言 | 第96-98页 |
·相关研究 | 第98-99页 |
·V3COCA 聚类算法 | 第99-107页 |
·问题模型 | 第99-101页 |
·V3COCA 算法 | 第101-105页 |
·V3COCA 代码描述和复杂度分析 | 第105-107页 |
·算法性能比较实验 | 第107-120页 |
·实验条件 | 第108页 |
·V3COCA 聚类过程 | 第108-109页 |
·五种算法比较 | 第109-114页 |
·性能比较 | 第114-118页 |
·动态变权距离定义实验 | 第118-120页 |
·本章小结 | 第120-121页 |
第8章 乳腺影像钙化提取并行算法 | 第121-139页 |
·本章引言 | 第121-122页 |
·ASW-SDI 算法 | 第122-126页 |
·ASW-SDI 在影像钙化提取中的应用 | 第126-128页 |
·ASW-SDI 与传统算法的时间开销比较 | 第127-128页 |
·ASW-SDI 与传统算法的处理效果比较 | 第128页 |
·基于两种模式的并行影像处理 | 第128-134页 |
·全局处理模式 | 第129-132页 |
·目标搜索模式 | 第132-134页 |
·乳腺影像处理应用 | 第134-137页 |
·BNP 公式验证实验 | 第134-136页 |
·BIP 策略验证实验 | 第136-137页 |
·本章小结 | 第137-139页 |
第9章 结论 | 第139-141页 |
·研究总结 | 第139-140页 |
·需进一步开展的工作 | 第140-141页 |
参考文献 | 第141-152页 |
致谢 | 第152-153页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第153-154页 |