乳腺肿块检测和分析关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 乳腺计算机辅助诊断研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 乳腺计算机辅助诊断系统的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 乳腺X线图像中肿块检测的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 乳腺肿块检测理论和方法概述 | 第14-31页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 图像分割技术 | 第14-26页 |
| 2.2.1 基于区域的分割技术 | 第15-18页 |
| 2.2.2 基于边缘的分割技术 | 第18-24页 |
| 2.2.3 基于特定理论的分割技术 | 第24-26页 |
| 2.3 特征提取与分类技术 | 第26-30页 |
| 2.3.1 特征提取技术 | 第26-27页 |
| 2.3.2 分类器技术 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 乳腺肿块检测方法研究 | 第31-53页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 乳腺肿块检测算法流程 | 第31-32页 |
| 3.3 改进的动态规划分割方法 | 第32-43页 |
| 3.3.1 粗略分割乳腺肿块 | 第32-34页 |
| 3.3.2 提取感兴趣区域 | 第34-36页 |
| 3.3.3 计算局部代价矩阵 | 第36-41页 |
| 3.3.4 计算累积代价矩阵 | 第41-42页 |
| 3.3.5 得到肿块轮廓 | 第42-43页 |
| 3.4 肿块识别 | 第43-47页 |
| 3.4.1 特征提取 | 第43-47页 |
| 3.4.2 SVM分类器肿块识别 | 第47页 |
| 3.5 实验结果与讨论 | 第47-52页 |
| 3.5.1 分割结果与讨论 | 第47-51页 |
| 3.5.2 检测性能与讨论 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 乳腺病变位置分布规律研究 | 第53-65页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 算法流程 | 第53页 |
| 4.3 数据准备 | 第53-55页 |
| 4.4 配准乳腺图像轮廓 | 第55-60页 |
| 4.4.1 提取乳腺轮廓 | 第55-56页 |
| 4.4.2 基于CPD仿射变换的乳腺轮廓配准方法 | 第56-60页 |
| 4.5 实验结果与讨论 | 第60-64页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第60-61页 |
| 4.5.2 统计结果与分布规律 | 第61页 |
| 4.5.3 误差分析 | 第61-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71页 |
