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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,
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。
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