基于核磁共振图像的鼻咽癌计算机辅助诊断技术研究

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基于核磁共振图像的鼻咽癌计算机辅助诊断技术研究

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基于核磁共振图像的鼻咽癌计算机辅助诊断技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 核磁共振技术及鼻咽癌的MR影像特点	第11-12页
1.3.1 核磁共振图像成像原理	第11-12页
1.3.2 鼻咽癌的MR影像特点	第12页
1.4 本文的主要研究工作	第12-13页
1.5 论文组织结构	第13-14页
1.6 本章小结	第14-15页
第二章医学图像分割与分类算法	第15-22页
2.1 医学图像分割方法	第15-19页
2.1.1 基于区域的分割方法	第15-17页
2.1.2 基于边缘的分割方法	第17-19页
2.1.3 基于区域和边缘混合的方法	第19页
2.2 医学图像分类算法	第19-21页
2.3 本章小结	第21-22页
第三章基于改进的Chan-Vese模型的鼻粘膜区域分割	第22-42页
3.1 水平集方法及Chan-Vese模型	第22-29页
3.1.1 水平集方法	第22-25页
3.1.2 Chan-Vese模型	第25-26页
3.1.3 基于水平集求解Chan-Vese模型	第26-29页
3.2 脑部MR图像分割算法流程	第29-30页
3.3 脑部MR图像预处理	第30-31页
3.4 基于改进的Chan-Vese模型的鼻粘膜区域分割算法	第31-37页
3.4.1 基于最大类间方差法的鼻粘膜区域的粗分割	第32-35页
3.4.2 基于改进的Chan-Vese模型的分割	第35-36页
3.4.3 对比实验	第36-37页
3.5 鼻咽粘膜区域分割结果与验证	第37-41页
3.5.1 改进的Chan-Vese模型对鼻粘膜分割结果	第37-39页
3.5.2 分割算法评估	第39-41页
3.6 本章小结	第41-42页
第四章基于MR图像分析的鼻咽癌诊断	第42-56页
4.1 鼻粘膜区域的特征提取	第42-48页
4.1.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征	第42-44页
4.1.2 形状特征提取	第44-47页
4.1.3 基于灰度直方图的统计特征	第47-48页
4.2 基于主成分分析算法对特征数据降维处理	第48-50页
4.3 支持向量机理论	第50-53页
4.3.1 线性可分问题	第50-52页
4.3.2 线性不可分问题	第52-53页
4.4 鼻咽癌诊断实验及结果分析	第53-55页
4.5 本章小结	第55-56页
总结与展望	第56-57页
参考文献	第57-60页
硕士学位期间取得的研究成果	第60-61页
致谢	第61-62页
附件	第62页

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