基于显著性检测的乳腺超声图像全自动分割方法

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基于显著性检测的乳腺超声图像全自动分割方法

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基于显著性检测的乳腺超声图像全自动分割方法

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-19页
1.1 课题背景及研究目的和意义	第10-13页
1.2 乳腺超声图像分割方法概述	第13-18页
1.2.1 非自动分割方法	第13-15页
1.2.2 自动分割方法	第15-17页
1.2.3 现有方法的不足	第17-18页
1.3 本文主要研究内容	第18-19页
第2章视觉显著性检测概述	第19-27页
2.1 引言	第19页
2.2 视觉注意机制	第19-21页
2.3 视觉显著性	第21-26页
2.3.1 自底向上显著性检测方式	第22-25页
2.3.2 自顶向下显著性检测方法	第25-26页
2.3.3 显著性检测中常用的先验知识	第26页
2.4 本章小结	第26-27页
第3章结合单幅图像显著性检测的乳腺肿瘤检测	第27-43页
3.1 引言	第27-28页
3.2 结合单幅图像显著性检测的乳腺肿瘤检测	第28-36页
3.2.1 图像预处理	第28-30页
3.2.2 位置先验显著图	第30-32页
3.2.3 背景线索显著图	第32-34页
3.2.4 结合模糊连接的显著值传播方法	第34-36页
3.2.5 肿瘤检测	第36页
3.3 实验结果及分析	第36-41页
3.3.1 评价标准	第36-38页
3.3.2 显著性检测	第38-39页
3.3.3 ROI生成	第39-40页
3.3.4 肿瘤分割	第40-41页
3.4 本章小结	第41-43页
第4章结合视频显著性和随机游走的乳腺肿瘤检测	第43-58页
4.1 引言	第43页
4.2 结合视频显著性和随机游走的乳腺肿瘤检测	第43-52页
4.2.1 图模型的构建	第44-46页
4.2.2 同步更新规则	第46-47页
4.2.3 显著图种子点选取和随机游走分割	第47-52页
4.3 实验结果及分析	第52-56页
4.3.1 实验数据集及评价标准	第52页
4.3.2 实验结果	第52-56页
4.4 本章小结	第56-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-65页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第65-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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