| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景和目的 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 医学图像分割技术的发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 乳腺肿瘤分割方法研究 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 2 医学 CT 简介及乳腺肿瘤 CT 表现 | 第15-22页 |
| 2.1 CT 成像原理简介及相关概念 | 第15-17页 |
| 2.1.1 CT 成像原理简介 | 第15页 |
| 2.1.2 CT 相关的概念 | 第15-17页 |
| 2.2 乳腺肿瘤 CT 表现 | 第17-19页 |
| 2.3 乳腺肿瘤 CT 象征表现 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 图像预处理 | 第22-32页 |
| 3.1 预处理的目的和意义 | 第22页 |
| 3.2 基于形态学方法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 形态学滤波器 | 第22-24页 |
| 3.2.2 波峰/谷检测 | 第24-25页 |
| 3.2.3 多尺度形态学滤波器 | 第25-27页 |
| 3.3 基于直方图方法 | 第27-31页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 分段线性灰度拉伸 | 第28-30页 |
| 3.3.3 直方图均衡 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 结合标记控制分水岭和 Snake 模型的乳腺 CT 肿瘤分割 | 第32-47页 |
| 4.1 分水岭变换 | 第32-35页 |
| 4.1.1 基本思想 | 第32-34页 |
| 4.1.2 标记控制分水岭 | 第34-35页 |
| 4.2 Snake 模型 | 第35-37页 |
| 4.3 结合标记控制分水岭和 Snake 模型分割乳腺肿瘤 | 第37-40页 |
| 4.3.1 方法流程 | 第37页 |
| 4.3.2 基于形态学的粗分割 | 第37-40页 |
| 4.3.3 基于 Snake 模型的细分割 | 第40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 乳腺肿瘤与胸壁粘连时病灶的分割方法研究 | 第47-60页 |
| 5.1 方法流程 | 第47-48页 |
| 5.2 预处理和 Snake 模型 | 第48页 |
| 5.3 PDM 提取肿瘤平均形状 | 第48-50页 |
| 5.3.1 形状特征点的选取 | 第48-49页 |
| 5.3.2 PDM 模型 | 第49页 |
| 5.3.3 PDM 建立先验形状模型 | 第49-50页 |
| 5.4 形变先验形状 | 第50页 |
| 5.5 方法实现步骤 | 第50-51页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第51-59页 |
| 5.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |