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基于半监督学习的肺部CT图像中结节检测研究与实现

论文目录

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
·课题背景	第9-10页
·课题意义	第9-10页
·课题来源	第10页
·国内外研究现状	第10-14页
·初始结节检测	第10-12页
·基于学习方法的肺结节识别	第12-14页
·肺结节辅助诊断所面临的问题	第14页
·本文的研究内容及组织结构	第14-16页
第2章肺结节检测	第16-31页
·CT 原理及DICOM 文件介绍	第16-17页
·肺实质提取	第17-21页
·区域生长算法	第19-21页
·ROI 区域与特征提取	第21-23页
·获取初始ROIs	第21-22页
·类圆形检测	第22页
·特征提取	第22-23页
·基于半监督学习的肺结节预测	第23-26页
·半监督机器学习算法	第23-25页
·Co-Forest 算法	第25-26页
·肺结节检测实验	第26-28页
·实验数据	第26页
·性能评估指标	第26-27页
·实验结果	第27-28页
·辅助诊断系统中的肺结节自动检测实验	第28-30页
·本章小结	第30-31页
第3章肺结节的良恶性预测	第31-39页
·肺结节病理特征与医学征象	第31-32页
·本文选取的特征	第32-34页
·基于SVM 的肺结节良恶性预测	第34-37页
·肺结节良恶性预测实验	第37页
·本章小结	第37-39页
第4章肺结节辅助诊断系统	第39-49页
·总体设计	第39-41页
·用户交互	第41-47页
·肺结节标记工具	第47-48页
·本章小结	第48-49页
结论	第49-51页
参考文献	第51-56页
攻读学位期间发表的学术论文	第56-58页
致谢	第58页

论文编号BS461586，这篇论文共58页会员购买按0.35元/页下载，共需支付20.3元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付29元。

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