| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 CT图像及肺实质分割的研究现状 | 第9页 |
| 1.2.2 肺结节计算机辅助真假性识别的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 肺结节计算机辅助良恶性诊断的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本研究组织结构 | 第11-13页 |
| 2 胸部CT图像预处理 | 第13-26页 |
| 2.1 CT成像原理与数据获取 | 第13-15页 |
| 2.1.1 CT成像原理 | 第13-14页 |
| 2.1.2 数据获取 | 第14-15页 |
| 2.2 肺实质分割 | 第15-25页 |
| 2.2.1 肺实质分割相关理论 | 第15-20页 |
| 2.2.2 肺实质分割实验 | 第20-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 肺结节的计算机辅助真假性识别 | 第26-45页 |
| 3.1 肺结节的计算机辅助真假性识别概述 | 第26-27页 |
| 3.2 疑似结节区域分割实验 | 第27-32页 |
| 3.2.1 分割算法评价标准 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于迭代阈值法的疑似结节区域分割 | 第28-30页 |
| 3.2.3 基于吹球法的血管粘连型肺结节修正 | 第30-32页 |
| 3.3 基于卷积神经网络的去假阳 | 第32-44页 |
| 3.3.1 卷积神经网络基本原理 | 第32-37页 |
| 3.3.2 基于卷积神经网络的去假阳实验 | 第37-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 4 肺结节的计算机辅助良恶性诊断 | 第45-67页 |
| 4.1 肺结节的计算机辅助良恶性诊断概述 | 第45-46页 |
| 4.2 特征提取与分析 | 第46-57页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第46-53页 |
| 4.2.2 特征分析 | 第53-57页 |
| 4.3 肺结节的良恶性分类 | 第57-66页 |
| 4.3.1 常用分类器基本原理 | 第57-59页 |
| 4.3.2 基于不同特征组合的肺结节良恶性分类实验 | 第59-64页 |
| 4.3.3 基于不同分类器的肺结节良恶性分类实验 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |