肺部影像特征提取与计算机辅助诊断研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 医学影像CAD研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 肺结核疾病诊断研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 现有方法的缺点 | 第15-16页 |
| 1.4 本课题的主要工作及论文结构 | 第16-20页 |
| 1.4.1 本课题的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第17-20页 |
| 第2章 肺部疾病简介及诊断系统架构 | 第20-32页 |
| 2.1 正常肺部X线摄片图像 | 第20-22页 |
| 2.2 肺部常见病变 | 第22-24页 |
| 2.2.1 钙化 | 第22页 |
| 2.2.2 结节 | 第22-23页 |
| 2.2.3 空洞 | 第23-24页 |
| 2.3 肺结核分类及影像学征象 | 第24-27页 |
| 2.3.1 原发性肺结核 | 第24页 |
| 2.3.2 血行播散型肺结核 | 第24-25页 |
| 2.3.3 继发性肺结核 | 第25-26页 |
| 2.3.4 结核性胸膜炎 | 第26-27页 |
| 2.4 本课题使用的图像库简介 | 第27-29页 |
| 2.4.1 JSRT图像库 | 第27-29页 |
| 2.4.2 SZ图像库 | 第29页 |
| 2.5 肺结核疾病诊断系统框架 | 第29-32页 |
| 第3章 基于Graph Cut的肺实质分割 | 第32-44页 |
| 3.1 Graph Cut算法理论基础 | 第32-35页 |
| 3.1.1 图论基本概念 | 第32-33页 |
| 3.1.2 网络最大流/最小割算法 | 第33-35页 |
| 3.1.3 基于图论的图像分割 | 第35页 |
| 3.2 Graph Cut分割算法简介 | 第35-38页 |
| 3.2.1 建立能量函数 | 第35-36页 |
| 3.2.2 构造S-T网络 | 第36-37页 |
| 3.2.3 能量函数最小化 | 第37-38页 |
| 3.3 改进的Graph Cut分割算法 | 第38-44页 |
| 3.3.1 改进算法流程 | 第38-39页 |
| 3.3.2 算法的具体实现 | 第39-44页 |
| 第4章 肺实质特征提取算法 | 第44-66页 |
| 4.1 图像特征简介 | 第44-45页 |
| 4.1.1 图像特征的基本概念 | 第44页 |
| 4.1.2 特征的形成、提取和选择 | 第44-45页 |
| 4.2 颜色特征提取 | 第45-49页 |
| 4.2.1 色彩空间转换 | 第45-46页 |
| 4.2.2 颜色直方图 | 第46-47页 |
| 4.2.3 颜色矩 | 第47-48页 |
| 4.2.4 颜色集 | 第48页 |
| 4.2.5 颜色描述子 | 第48-49页 |
| 4.3 纹理特征提取 | 第49-56页 |
| 4.3.1 灰度共生矩阵 | 第49-50页 |
| 4.3.2 Tamura纹理特征 | 第50-52页 |
| 4.3.3 方向梯度直方图HOG | 第52-55页 |
| 4.3.4 局部二值模式LBP | 第55-56页 |
| 4.4 形状特征提取 | 第56-60页 |
| 4.4.1 矩的概念 | 第57页 |
| 4.4.2 矩的有关变换 | 第57-59页 |
| 4.4.3 Hu矩 | 第59页 |
| 4.4.4 Zernike矩 | 第59-60页 |
| 4.5 一种颜色纹理综合特征描述符 | 第60-66页 |
| 4.5.1 特征提取算法流程 | 第60-61页 |
| 4.5.2 纹理信息提取 | 第61-63页 |
| 4.5.3 颜色信息提取 | 第63-64页 |
| 4.5.4 特征向量生成 | 第64-66页 |
| 第5章 基于SVM的肺部疾病诊断系统 | 第66-80页 |
| 5.1 SVM简介 | 第66-72页 |
| 5.1.1 线性可分情况 | 第66-69页 |
| 5.1.2 非线性可分情况 | 第69-70页 |
| 5.1.3 分离曲面与核函数 | 第70-72页 |
| 5.2 分类器的设计及实验仿真 | 第72-74页 |
| 5.2.1 分类器的设计 | 第72-73页 |
| 5.2.2 实验仿真数据 | 第73-74页 |
| 5.3 实验结果对比分析 | 第74-80页 |
| 5.3.1 与其它特征提取算法对比分析 | 第74-77页 |
| 5.3.2 与国际现有研究对比分析 | 第77-80页 |
| 第6章 结束语 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 研究展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第90页 |
