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计算机辅助孤立肺结节检测与医学征象识别算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-6页 | | 目录 | 第6-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-16页 | | ·课题的背景及意义 | 第8-10页 | | ·计算机辅助检测的研究进展及现状 | 第10-13页 | | ·论文的研究目标和内容章节安排 | 第13-16页 | | ·研究目标 | 第13页 | | ·内容章节安排 | 第13-16页 | | 第二章 肺部CT图像肺实质分割 | 第16-28页 | | ·CT相关概念 | 第16-18页 | | ·肺部CT图像去噪 | 第18-19页 | | ·肺实质分割 | 第19-27页 | | ·CT图像二值化 | 第19-21页 | | ·肺部图像形态学处理 | 第21-24页 | | ·肺实质分割 | 第24-27页 | | ·小结 | 第27-28页 | | 第三章 基于区域生长的疑似肺结节交互式提取 | 第28-38页 | | ·区域生长算法 | 第28-30页 | | ·轮廓提取和边界跟踪算法 | 第30-32页 | | ·轮廓提取 | 第30页 | | ·边界跟踪 | 第30-32页 | | ·疑似肺结节特征量提取 | 第32-36页 | | ·几何特征提取 | 第33-34页 | | ·位置特征提取 | 第34-35页 | | ·灰度特征提取 | 第35页 | | ·纹理特征提取 | 第35-36页 | | ·小结 | 第36-38页 | | 第四章 肺结节医学征象识别 | 第38-48页 | | ·孤立性肺结节简述 | 第38-39页 | | ·肺结节医学征象说明 | 第39-43页 | | ·肺结节征象量化识别 | 第43-47页 | | ·毛刺和棘突识别 | 第43-44页 | | ·钙化识别 | 第44页 | | ·空泡及空洞识别 | 第44-45页 | | ·分叶识别 | 第45-47页 | | ·小结 | 第47-48页 | | 第五章 分类器实现和肺结节检测实验 | 第48-58页 | | ·分类器概述 | 第48-49页 | | ·基于近邻法则的分类器 | 第49-55页 | | ·最近邻法 | 第49-50页 | | ·kNN分类算法 | 第50-51页 | | ·属性Bagging-kNN分类算法 | 第51-55页 | | ·对比实验及结果分析 | 第55-56页 | | ·小结 | 第56-58页 | | 结论 | 第58-60页 | | 工作总结 | 第58页 | | 进一步研究展望 | 第58-60页 | | 参考文献 | 第60-64页 | | 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第64-66页 | | 致谢 | 第66页 |
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论文编号BS138102，这篇论文共66页
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