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乳腺X图像肿块检测与分类方法研究

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乳腺X图像肿块检测与分类方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-18页
  · 课题背景及意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-14页
  · 本文主要思路第14-15页
  · 算法的实现流程第15-18页
2 乳腺X摄片预处理第18-26页
  · 图像的来源第18页
  · 图像格式的转换第18-19页
  · 图像的预处理第19-21页
    · 灰度值拉伸及归一化第19-20页
    · 图像大小调整第20-21页
  · 提取乳腺区域第21-24页
    · 图像的直方图第21-22页
    · 阈值的人工选取第22-23页
    · 阈值的自动选取第23-24页
  · 本章小结第24-26页
3 可疑区域的提取第26-36页
  · 大于肿块的组织结构的去除第27-34页
    · 灰度形态学运算第28-30页
    · 结构元素的选取第30-34页
  · 小于肿块的组织结构的去除第34-35页
  · 本章小结第35-36页
4 假阳性区域的初步筛除第36-45页
  · 圆形度第38-39页
  · 区域间距离第39-41页
  · 与乳腺边缘的距离第41-42页
  · 初步筛除第42-43页
  · 本章小结第43-45页
5 基于区域生长算法的肿块区域图像分割第45-59页
  · 传统区域生长第46-49页
  · 模糊区域生长第49-58页
    · 模糊集区域生长原理及优势第49-52页
    · 基于模糊区域生长的肿块分割算法第52-58页
  · 本章小结第58-59页
6 基于SVM分类器的肿块分类第59-69页
  · SVM原理及算法第59-63页
  · 基于SVM的肿块分类第63-66页
    · ROI区域的确定第63-65页
    · 参数的选取第65-66页
  · 分类结果测试第66-67页
  · 本章小结第67-69页
7 全文总结与工作展望第69-70页
参考文献第70-72页
作者简历第72-74页
学位论文数据集第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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