基于CT图像的肺结节检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究目标及主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构及算法流程 | 第14-16页 |
| 第二章 CT相关概念及标准 | 第16-23页 |
| ·计算机断层扫描成像技术 | 第16-21页 |
| ·CT成像原理 | 第17-18页 |
| ·CT图像特点 | 第18-19页 |
| ·DICOM格式文件标准 | 第19-21页 |
| ·CT在肺癌诊断中的作用 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于CT图像的肺实质分割 | 第23-34页 |
| ·图像预处理 | 第23-24页 |
| ·医学图像常用分割方法 | 第24-27页 |
| ·阈值分割 | 第24-26页 |
| ·区域生长 | 第26页 |
| ·数学形态学 | 第26-27页 |
| ·肺实质分割的实现 | 第27-33页 |
| ·肺实质初步分割 | 第28-29页 |
| ·肺实质最终分割 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 候选结节定位 | 第34-39页 |
| ·候选结节定位方法介绍 | 第34-35页 |
| ·候选结节初步定位 | 第35-37页 |
| ·去除假阳结节 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 感兴趣区域特征提取 | 第39-45页 |
| ·特征提取概述 | 第39-43页 |
| ·灰度特征 | 第40页 |
| ·形态特征 | 第40-43页 |
| ·特征向量归一化 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 基于支持向量机的肺结节检测 | 第45-62页 |
| ·分类方法概述 | 第45-46页 |
| ·支持向量机简介 | 第46-48页 |
| ·SVM算法描述 | 第48-59页 |
| ·线性可分情况下的SVM | 第48-53页 |
| ·线性不可分情况下的SVM | 第53-55页 |
| ·非线性可分情况下的SVM | 第55-57页 |
| ·核函数的选择 | 第57-59页 |
| ·SVM在孤立型肺结节检测中的应用 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
