乳腺医学图像中肿瘤分割与分类方法研究
| 提要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 引言 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 医学图像分割算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 乳腺肿瘤分类工作研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文工作 | 第16-17页 |
| 1.3.1 乳腺癌图像分割算法研究 | 第16页 |
| 1.3.2 乳腺癌图像分类算法研究 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组成 | 第17-18页 |
| 第二章 乳腺肿瘤分割算法研究 | 第18-35页 |
| 2.1 超像素分割算法评价体系 | 第18-30页 |
| 2.1.1 超像素分割算法 | 第18-22页 |
| 2.1.2 超像素分割算法评价指标 | 第22-24页 |
| 2.1.3 超像素分割算法性能测试实验及分析 | 第24-30页 |
| 2.2 基于超像素技术的乳腺超声图像分割算法 | 第30-34页 |
| 2.2.1 基本方法 | 第30-32页 |
| 2.2.2 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 乳腺肿瘤分类方法研究 | 第35-48页 |
| 3.1 特征提取 | 第35-37页 |
| 3.2 选择性集成分类器 | 第37-39页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第39-47页 |
| 3.3.1 评价指标 | 第39-41页 |
| 3.3.2 集成分类器方法性能分析 | 第41-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 4.1 本文方法总结与意义 | 第48页 |
| 4.2 问题分析与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第56页 |
| 攻读学位期间所获奖励情况 | 第56页 |
