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基于七点检查表准则的黑色素瘤诊断模型与检测技术研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
第1章 绪论第12-27页
   ·课题研究背景第12-15页
   ·课题研究目的与意义第15页
     ·课题研究目的第15页
     ·课题研究的意义第15页
   ·国内外研究现状和发展趋势第15-22页
     ·黑色素瘤计算机辅助诊断技术研究综述第15-17页
     ·黑色素瘤表面的微分结构与 7 点检查表诊断原则第17-18页
     ·基于 7 点检查表黑色素瘤 CAD 技术研究现状与趋势第18-22页
     ·本文的研究难点及主要内容第22-24页
   ·本文创新点及论文结构第24-27页
     ·本文的创新点第24-25页
     ·论文结构第25-27页
第2章 图像处理基本理论第27-36页
   ·傅里叶频谱分析基本理论第27-31页
     ·傅里叶变换第27-28页
     ·图像的傅里叶频谱分析第28-29页
     ·周期性纹理的频谱描述法第29-31页
   ·Gabor 滤波器第31-32页
   ·主成分分析(PCA)第32-33页
   ·支持向量机第33-36页
第3章 黑色素瘤表面不规则条纹特征的描述方法第36-48页
   ·基于直方图分析的子块规则条纹预提取第37-41页
     ·黑色素瘤图像预处理及分割第37-40页
     ·肿瘤区域分块和子块规则条纹预提取第40-41页
   ·基于 Gabor 滤波器肿瘤表面规则条纹提取第41-44页
     ·规则条纹频率估计第42-43页
     ·Gabor 滤波器组设计及规则条纹提取第43-44页
   ·肿瘤表面不规则条纹的结构特征度量第44-45页
     ·条纹分布不均匀性的宏观度量第44页
     ·条纹分布不均匀性的微观度量第44-45页
   ·肿瘤表面不规则条纹的颜色特征和纹理特征度量第45-47页
     ·不规则条纹的颜色特征度量第45-46页
     ·不规则条纹的纹理度量第46-47页
   ·本章小节第47-48页
第4章 黑色素瘤表面回归结构和蓝白面纱的颜色特征描述第48-58页
   ·肿瘤表面回归结构的颜色模型第48-50页
     ·肿瘤表面回归结构分割的难点第48页
     ·基于样本统计的回归结构颜色模型第48-50页
   ·肿瘤表面回归结构获取和特征度量第50-52页
   ·黑色素瘤表面蓝白面纱颜色模型建立第52-55页
     ·肿瘤表面的主成分分析(PCA)第53页
     ·基于主成分分析的蓝白面纱颜色模型第53-55页
   ·肿瘤表面蓝白面纱区域获取与特征描述第55-57页
     ·基于颜色模型的蓝白面纱区域获取第55-56页
     ·肿瘤蓝白面纱特征的描述第56-57页
   ·本章小节第57-58页
第5章 基于 7 点检测表的肿瘤表面子特征分类第58-65页
   ·基于子特征的综合评价系统框架结构第58-59页
   ·基于支持向量机的分类器设计第59-60页
     ·支持向量机第59-60页
     ·核函数选择第60页
   ·基于支持向量机的若干子特征分类第60-64页
     ·黑色素瘤若干子特征 SVM 分类器设计第61-62页
     ·基于支持向量机的子特征 SVM 分类器训练第62页
     ·针对 7 点检测表的肿瘤表面恶性程度综合评价(评分表)第62-64页
   ·本章小结第64-65页
第6章 肿瘤表面恶性程度综合评价系统的试验结果与分析第65-76页
   ·肿瘤表面条纹提取与条纹的不规则特征度量第65-68页
     ·肿瘤表面规则条纹获取结果第65-67页
     ·肿瘤表面条纹特征的不规则性度量和分析第67-68页
   ·肿瘤表面回归结构获取与不均匀性分析第68-70页
     ·回归结构的获取第68-69页
     ·回归结构的特征度量和不均匀性分析第69-70页
   ·肿瘤表面蓝白面纱的获取与特征分析第70-71页
     ·肿瘤表面蓝白面纱的获取第70-71页
     ·蓝白面纱的特征分析第71页
   ·肿瘤表面恶性程度综合评价结果分析第71-75页
     ·SVM 分类器的分类结果分析第71-73页
     ·肿瘤表面恶性程度综合评价结果与分析第73-75页
   ·本章小结第75-76页
第7章 总结与展望第76-79页
   ·论文工作总结和创新点第76-77页
   ·研究展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-85页
附录第85页

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