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基于DICOM的X光机工作站图像处理性能改进及实现

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·研究背景、目的及意义第9-10页
   ·国内外研究概况第10-12页
     ·DICOM 标准的研究现状第10-11页
     ·乳腺 X 线图像中肿块的计算机辅助检测方法研究第11-12页
   ·本文研究内容和章节安排第12-14页
第2章 基于 DICOM 标准的 X 光机工作站设计第14-21页
   ·X 光机系统第14-15页
     ·X 射线机的构成第14-15页
     ·图像处理工作站第15页
   ·工作站需求分析第15-16页
   ·工作站软件系统设计第16页
   ·DICOM 数据组织方式第16-20页
     ·唯一标识符第16页
     ·标记第16-18页
     ·值表示法第18页
     ·传输语法第18页
     ·数据元素第18页
     ·数据集第18-19页
     ·DICOM 文件格式第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第3章 乳腺图像预处理及传输功能实现第21-37页
   ·基于 ITK、VTK 的 DICOM 文件读取第21-23页
     ·VTK 库、ITK 库简介第21页
     ·建立 VTK 的数据管道第21-22页
     ·ITK 与 VTK 结合第22-23页
   ·保留边缘平滑滤波第23-26页
     ·各向异性扩散绪论第23-24页
     ·曲线流第24-26页
     ·曲率各向异性扩散第26页
   ·DICOM 通讯机制第26-29页
     ·基本数据单元第27-28页
     ·基本通讯流程第28-29页
   ·基于 DICOM 的图像信息交换第29-36页
     ·C-ECHO 部分第29-30页
     ·C-STORE 部分第30-31页
     ·查询/检索部分第31-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 乳腺 X 线图像中肿块的计算机辅助检测第37-53页
   ·基于区域生长的肿块(ROI)分割第37-42页
     ·区域生长的实现第37-39页
     ·ITK 中的区域生长分割方法第39-40页
     ·置信连接分割模型第40-42页
   ·基于 SVM 分类器的肿块分类第42-51页
     ·SVM 原理及算法第42-47页
     ·特征提取第47-49页
     ·实验结果及分析第49-51页
   ·本章小结第51-53页
第5章 总结与展望第53-55页
   ·工作总结第53-54页
   ·工作展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-58页

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