| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 尘肺病的危害及现状 | 第11页 |
| 1.1.2 尘肺病的影像学诊断现状 | 第11-13页 |
| 1.2 计算机辅助诊断方法概述 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的 | 第14-15页 |
| 1.4 系统结构设计 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的主要内容与结构 | 第16-18页 |
| 第二章 胸片图像分割 | 第18-43页 |
| 2.1 肺野分割方法综述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 阈值法 | 第18-19页 |
| 2.1.2 边缘检测法 | 第19页 |
| 2.1.3 基于马尔可夫随机场的方法 | 第19-20页 |
| 2.1.4 基于神经网络的方法 | 第20页 |
| 2.1.5 基于主动形变模型的方法 | 第20-21页 |
| 2.2 主动形变模型（ASM） | 第21-29页 |
| 2.2.1 训练/建立模型 | 第23-27页 |
| 2.2.2 分割/描绘肺野轮廓 | 第27-29页 |
| 2.3 改进的主动形变模型（IMPROVED ACTIVE SHAPE MODEL, IASM） | 第29-37页 |
| 2.3.1 肺野初始轮廓提取 | 第30-34页 |
| 2.3.2 最佳轮廓点搜索方法 | 第34-37页 |
| 2.4 肺野分块 | 第37-39页 |
| 2.5 肺野分割测试结果 | 第39-42页 |
| 2.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 胸片特征提取 | 第43-50页 |
| 3.1 图像滤波 | 第44-45页 |
| 3.2 特征计算 | 第45-46页 |
| 3.3 特征归一化 | 第46页 |
| 3.4 特征选择 | 第46-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 胸片特征分类 | 第50-55页 |
| 4.1 基于区域的分类 | 第51-53页 |
| 4.2 基于胸片的分类 | 第53-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第55-64页 |
| 5.1 实验参数设置 | 第55-56页 |
| 5.2 基于区域的分类结果 | 第56-58页 |
| 5.3 基于胸片的分类结果 | 第58-61页 |
| 5.4 结果讨论 | 第61-62页 |
| 5.5 实验结论 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第74-76页 |