基于CT影像的早期肺癌计算机辅助诊断关键技术研究
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基于CT影像的早期肺癌计算机辅助诊断关键技术研究
论文目录
摘要
第1-7 页
Abstract
第7-12 页
第1章 绪论
第12-22 页
· 研究背景
第12-14 页
· 计算机辅助诊断的研究现状
第14-16 页
· 国外研究现状分析
第14-15 页
· 国内研究现状分析
第15-16 页
· 计算机辅助诊断的关键技术
第16-19 页
· 面临的问题及数据准备
第16-18 页
· 增强预处理
第18 页
· 定义感兴趣区域
第18-19 页
· 降低检测的假阳性率
第19 页
· 计算机辅助检测及评价
第19 页
· 本文研究目标和主要研究内容
第19-20 页
· 研究路线及论文结构
第20-22 页
第2章 计算机辅助诊断中的计算机视觉方法
第22-46 页
· 计算机视觉概述
第22-27 页
· 计算机视觉的发展历程
第23-24 页
· 计算机视觉系统
第24-25 页
· 医学成像与计算机辅助诊断
第25-27 页
· 计算机视觉关键技术介绍
第27-41 页
· 小波变换
第27-35 页
· 光流场理论
第35-37 页
· 形变模型
第37-40 页
· 分水岭变换
第40-41 页
· 计算机视觉方法在计算机辅助诊断中的应用
第41-45 页
· 应用现状分析
第41-43 页
· 亟待进一步研究的关键技术
第43-45 页
· 本章小结
第45-46 页
第3章 基于冗余小波变换的增强算法研究
第46-78 页
· 增强算法概述
第46-51 页
· 对比度增强
第47-50 页
· 局部结构增强
第50-51 页
· 基于冗余小波变换的增强预处理研究
第51-68 页
· 冗余小波变换
第51-54 页
· 多尺度对比度增强
第54-59 页
· 肺实质分割
第59-64 页
· 多尺度局部结构增强
第64-68 页
· 基于Hessian矩阵特征值的增强方法研究
第68-77 页
· 相关工作和算法概要
第69-70 页
· 基于冗余小波的Hessian矩阵
第70-73 页
· 实验结果及分析
第73-77 页
· 本章小结
第77-78 页
第4章 选择感兴趣区域的光流方法
第78-88 页
· 定义感兴趣区域
第78-79 页
· 光流计算方法概述
第79-80 页
· 光流计算方法
第79-80 页
· 光流计算存在的问题
第80 页
· 基于Sobolev光流选择感兴趣区域
第80-85 页
· Sobolev梯度
第81-84 页
· Sobolev光流计算方法
第84-85 页
· 实验结果及分析
第85-87 页
· 本章小结
第87-88 页
第5章 血管分割的博弈论融合水平集方法
第88-114 页
· 肺血管分割方法的研究现状
第88-91 页
· 水平集方法概述
第91-98 页
· 曲线演化理论和水平集
第91-95 页
· 基于区域的水平集方法
第95-97 页
· 基于边缘的水平集方法
第97-98 页
· 基于博弈论的水平集血管分割算法
第98-113 页
· 相关工作
第98-100 页
· 曲率流
第100-103 页
· 基于博弈论的水平集方法
第103-105 页
· 实验结果及分析
第105-113 页
· 本章小结
第113-114 页
第6章 肺结节的三维识别算法研究
第114-128 页
· 识别肺结节
第114 页
· 分水岭变换概述
第114-121 页
· 距离变换
第115-118 页
· 分水岭变换
第118-121 页
· 基于分水岭变换的肺结节识别方法研究
第121-127 页
· 相关工作
第121-122 页
· 基于冗余小波和分水岭的肺结节识别
第122-124 页
· 实验结果及分析
第124-127 页
· 本章小结
第127-128 页
第7章 结论
第128-132 页
· 本文的主要研究成果
第128-130 页
· 未来工作展望
第130-132 页
参考文献
第132-144 页
致谢
第144-146 页
攻读学位期间发表的论文及科研工作
第146-148 页
作者简介
第148 页
本篇论文共
148
页,
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