基于多分类器和双视角信息融合的乳腺钼靶图像病灶分类算法研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章 绪论	第9-14页
·研究背景	第9-10页
·研究现状及研究意义	第10-12页
·本研究的研究内容与组织结构	第12-14页
·论文的研究内容	第12页
·论文的组织结构	第12-14页
第二章 乳腺癌的病变种类及其特征	第14-20页
·乳腺癌的病变种类	第14-15页
·肿块的基本特征	第15-19页
·本章小结	第19-20页
第三章 基于多分类器信息融合的肿块分类	第20-32页
·肿块的单分类算法	第20-25页
·肿块的多分类器融合算法	第25-28页
·肿块的分类性能评估方法	第28-29页
·实验数据及结果分析	第29-31页
·数据来源	第29-30页
·实验结果及分析	第30-31页
·本章小结	第31-32页
第四章 基于双视角信息融合的肿块分类	第32-38页
·乳腺钼靶双视角图像	第32-33页
·乳腺钼靶图像两个视图可疑肿块区域的匹配	第33页
·双视角信息融合算法	第33-37页
·实验数据	第34-35页
·实验结果及分析	第35-37页
·本章小结	第37-38页
第五章 基于多分类器和双视角信息融合的肿块分类	第38-46页
·四种肿块分类模式	第38-39页
·实验结果与分析	第39-45页
·本章小结	第45-46页
第六章 总结与展望	第46-48页
·总结	第46-47页
·展望	第47-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-53页
附录	第53-54页
详细摘要	第54-58页