基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 中英文缩略词表 | 第7-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 概述 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 第2章 资料与方法 | 第14-18页 |
| 2.1 研究对象 | 第14页 |
| 2.2 仪器与设备 | 第14页 |
| 2.3 研究方法 | 第14-17页 |
| 2.3.1 甲状腺超声图像降噪 | 第14-15页 |
| 2.3.2 甲状腺结节边界提取 | 第15页 |
| 2.3.3 甲状腺结节超声图像的特征提取 | 第15-16页 |
| 2.3.4 特征分类 | 第16-17页 |
| 2.3.5 训练样本预测 | 第17页 |
| 2.3.6 临床应用评价 | 第17页 |
| 2.4 判断标准 | 第17页 |
| 2.5 统计学方法 | 第17-18页 |
| 第3章 结果 | 第18-23页 |
| 3.1 模型训练 | 第18-20页 |
| 3.1.1 甲状腺超声图像降噪结果 | 第18页 |
| 3.1.2 甲状腺结节边界提取结果 | 第18-19页 |
| 3.1.3 甲状腺结节超声图像的特征提取结果 | 第19-20页 |
| 3.1.4 分类器的训练结果 | 第20页 |
| 3.2 前瞻性评价结果 | 第20-21页 |
| 3.3 三种模型预测的差异 | 第21-23页 |
| 第4章 讨论 | 第23-30页 |
| 4.1 超声图像降噪 | 第23-25页 |
| 4.2 超声图像分割 | 第25-27页 |
| 4.3 特征提取 | 第27页 |
| 4.4 特征分类及结果 | 第27-30页 |
| 第5章 结论与展望 | 第30-32页 |
| 5.1 结论 | 第30页 |
| 5.2 局限性及展望 | 第30-32页 |
| 致谢 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-36页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第36-37页 |
| 论文综述 | 第37-42页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
