基于CT图像的肺结节自动识别系统研究

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基于CT图像的肺结节自动识别系统研究

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基于CT图像的肺结节自动识别系统研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-13页
1.1 课题研究背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 课题研究的目的和内容	第11-12页
1.4 论文的组织结构	第12-13页
第2章 CT图像预处理	第13-25页
2.1 肺结节概述	第13-14页
2.2 常用图像分割算法	第14-19页
2.2.1 区域生长法	第15页
2.2.2 阈值法	第15-17页
2.2.3 聚类的方法	第17-18页
2.2.4 其它方法	第18页
2.2.5 形态学处理	第18-19页
2.3 基于迭代阈值法的ROI提取	第19-24页
2.3.1 肺实质分割	第19-22页
2.3.2 ROI提取	第22-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第3章基于SVM的肺结节识别	第25-39页
3.1 特征提取	第25-28页
3.1.1 灰度特征和纹理特征	第25-26页
3.1.2 形态特征	第26-28页
3.2 支持向量机	第28-33页
3.3 实验仿真和分析	第33-38页
3.3.1 肺结节识别评价方法	第33-34页
3.3.2 肺结节图像数据库	第34-35页
3.3.3 特征提取结果	第35-36页
3.3.4 识别结果和分析	第36-38页
3.4 本章小结	第38-39页
第4章基于CNN的肺结节识别	第39-56页
4.1 神经网络和反向传播算法	第39-41页
4.2 卷积神经网络	第41-50页
4.2.1 卷积神经网络	第41-47页
4.2.2 softmax	第47-50页
4.3 实验仿真和分析	第50-55页
4.3.1 数据准备	第50-52页
4.3.2 CNN模型	第52-53页
4.3.3 实验结果和分析	第53-55页
4.4 本章小结	第55-56页
第5章肺结节CT图像辅助诊断系统设计与实现	第56-65页
5.1 系统设计	第56页
5.2 数据解析和存储	第56-59页
5.3 前端功能展示	第59-62页
5.4 系统测试	第62-64页
5.5 本章小结	第64-65页
第6章总结和展望	第65-67页
6.1 总结	第65页
6.2 展望	第65-67页
参考文献	第67-70页
作者在学习期间取得的科研成果	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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