X光胸片图像分割和特征识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·X光胸片的重要性 | 第9页 |
| ·X光胸片的特殊性 | 第9页 |
| ·计算机辅助诊断的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究进展与现状 | 第10-11页 |
| ·肺部分割研究概况 | 第10页 |
| ·肋骨分割研究概况 | 第10-11页 |
| ·结节检测研究概况 | 第11页 |
| ·本文工作和内容安排 | 第11-14页 |
| 2 X光胸片图像分割 | 第14-34页 |
| ·图像分割概述 | 第14-16页 |
| ·图像分割的定义 | 第14-15页 |
| ·图像分割方法分类 | 第15页 |
| ·图像分割方法评价 | 第15-16页 |
| ·肺部分割 | 第16-24页 |
| ·基于规则的边界检测法 | 第17-19页 |
| ·几何匹配法 | 第19-21页 |
| ·Snake模型法 | 第21-24页 |
| ·分割结果的分析和评价 | 第24页 |
| ·肋骨分割 | 第24-34页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第25-26页 |
| ·高斯曲面阈值法 | 第26-27页 |
| ·迭代上下文像素分类法 | 第27-30页 |
| ·Hough变换法 | 第30-32页 |
| ·分割结果的分析和评价 | 第32-34页 |
| 3 基于柔性形态学与聚类算法的肺部分割 | 第34-39页 |
| ·柔性数学形态学 | 第34-35页 |
| ·迭代直方图分离算法 | 第35页 |
| ·基于柔性形态学与迭代直方图分离算法的肺部分割 | 第35-37页 |
| ·仿真结果分析 | 第37-39页 |
| 4 改进主动形状模型及其在肺部分割中的应用 | 第39-47页 |
| ·主动形状模型 | 第39-42页 |
| ·经典ASM基本原理 | 第39-41页 |
| ·多分辨率ASM模型 | 第41-42页 |
| ·基于神经网络的改进ASM模型 | 第42-44页 |
| ·原始ASM缺陷分析 | 第42-43页 |
| ·基于神经网络的ASM模型 | 第43-44页 |
| ·基于神经网络的ASM肺部分割 | 第44-47页 |
| 5 基于Hough变换的单线肋骨提取方法 | 第47-51页 |
| ·肋骨增强 | 第47-48页 |
| ·二值化和细化 | 第48-49页 |
| ·Hough变换与后处理 | 第49页 |
| ·仿真结果分析 | 第49-51页 |
| 6 X光胸片肺结节自动检测 | 第51-59页 |
| ·肺结节检测意义 | 第51页 |
| ·肺结节检测相关研究 | 第51-53页 |
| ·肺结节检测存在问题 | 第53页 |
| ·参考肋骨信息的MTANN肺结节检测系统 | 第53-59页 |
| ·MTANN结构和训练方式 | 第54-55页 |
| ·肺结节自动检测过程 | 第55-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
