| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 超声组织定征研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1.1 基于B型图的超声组织定征 | 第11-12页 |
| 1.2.1.2 基于一帧的RF信号的超声组织定征 | 第12-13页 |
| 1.2.1.3 基于超声RF时间序列的超声组织定征 | 第13-14页 |
| 1.2.2 肝纤维化研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 肝纤维化程度识别系统研发 | 第17-35页 |
| 2.1 问题定义 | 第17页 |
| 2.2 可行性分析 | 第17-21页 |
| 2.3 系统设计 | 第21-24页 |
| 2.4 系统开发 | 第24-33页 |
| 2.4.1 相关技术介绍 | 第24-27页 |
| 2.4.2 系统实现 | 第27-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 特征提取与特征降维 | 第35-51页 |
| 3.1 基于B型图提取的纹理特征 | 第35-40页 |
| 3.1.1 纹理特征的定义及算法 | 第35-39页 |
| 3.1.2 肝纤维化5个分期的纹理特征分布 | 第39页 |
| 3.1.3 纹理特征结果分析与讨论 | 第39-40页 |
| 3.2 基于B型图的灰度直方图特征提取 | 第40-42页 |
| 3.2.1 定义及算法 | 第40-41页 |
| 3.2.2 肝纤维化5级分期的直方图特征分布 | 第41-42页 |
| 3.2.3 灰度直方图特征结果分析与讨论 | 第42页 |
| 3.3 基于RF时间序列的特征提取 | 第42-44页 |
| 3.3.1 定义及算法 | 第42-43页 |
| 3.3.2 肝纤维化的5个分期的频域和时域特征分布 | 第43-44页 |
| 3.3.3 频域和时域特征结果分析与讨论 | 第44页 |
| 3.4 基于RF时间序列与纹理方法相结合的特征提取 | 第44-47页 |
| 3.4.1 谱纹理与时域纹理特征的定义及算法 | 第44页 |
| 3.4.2 肝纤维化5级分期的谱纹理和时域纹理特征分布 | 第44-47页 |
| 3.4.3 谱纹理和时域纹理特征结果与讨论 | 第47页 |
| 3.5 特征降维 | 第47-50页 |
| 3.5.1 主成分分析算法(PCA) | 第47-49页 |
| 3.5.2 LDA降维算法 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 早期肝纤维化5级分类 | 第51-63页 |
| 4.1 分类器介绍 | 第51-55页 |
| 4.1.1 SVM分类器 | 第51-54页 |
| 4.1.2 随机森林分类器 | 第54-55页 |
| 4.2 肝纤维化识别模型 | 第55-56页 |
| 4.3 识别结果与分析 | 第56-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第70页 |
