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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

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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

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