| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 主要符号对照表 | 第11-12页 |
| 第一章绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景与选题意义 | 第12-14页 |
| 1.2 肺结节CAD系统的研究概况 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容和论文结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章肺区分割和肺结节候选区域初步识别 | 第18-32页 |
| 2.1 肺区分割已有技术概述 | 第18-19页 |
| 2.2 肺区分割算法 | 第19-27页 |
| 2.2.1 自适应二值化方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 数学形态学空洞填补 | 第23-24页 |
| 2.2.3 边缘检测 | 第24-25页 |
| 2.2.4 边界追踪 | 第25-27页 |
| 2.3 肺结节候选区域初步识别已有技术概述 | 第27页 |
| 2.4 改进的多尺度模板肺结节识别算法 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章肺结节CAD系统中的特征提取和特征选择 | 第32-46页 |
| 3.1 在感兴趣区域中增强肺结节信息 | 第33-36页 |
| 3.1.1 滤波增强法 | 第33-35页 |
| 3.1.2 对称区域相减法 | 第35-36页 |
| 3.2 特征提取 | 第36-40页 |
| 3.2.1 几何信息特征 | 第36-38页 |
| 3.2.2 灰度信息特征 | 第38-39页 |
| 3.2.3 边界辐射特征 | 第39-40页 |
| 3.2.4 位置信息特征 | 第40页 |
| 3.3 基于遗传算法的特征选择 | 第40-45页 |
| 3.3.1 特征选择和遗传算法概述 | 第40-41页 |
| 3.3.2 遗传算法中的基本要素 | 第41-43页 |
| 3.3.3 特征选择模块具体实现 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章肺结节CAD系统中的分类识别诊断 | 第46-52页 |
| 4.1 支持向量机简介 | 第46-48页 |
| 4.2 分类器 | 第48-49页 |
| 4.2.1 代价敏感型SVM | 第48页 |
| 4.2.2 核函数的选择 | 第48-49页 |
| 4.2.3 用交叉验证和网格搜索进行参数选择 | 第49页 |
| 4.3 分类效果评价 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章系统构建和实验 | 第52-70页 |
| 5.1 系统构建 | 第52-53页 |
| 5.2 实验材料 | 第53-54页 |
| 5.3 实验内容及结果讨论 | 第54-68页 |
| 5.3.1 肺区分割实验内容及结果讨论 | 第54-60页 |
| 5.3.2 基于多尺度信息肺结节初步识别的效果和讨论 | 第60-63页 |
| 5.3.3 特征提取实验结果 | 第63-65页 |
| 5.3.4 特征选择实验结果和讨论 | 第65-66页 |
| 5.3.5 分类结果及比较讨论 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第六章全文总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 未来展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78-80页 |