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CT影像中肺结节检测与识别方法的研究

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CT影像中肺结节检测与识别方法的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景及研究意义第11-12页
  1.2 CT影像肺结节检测与识别研究现状第12-15页
  1.3 本文的主要研究内容第15-16页
  1.4 本文的组织结构第16-18页
第二章 DICOM影像解析及快速肺实质分割第18-27页
  2.1 概述第18页
  2.2 DICOM格式影像解析第18-20页
  2.3 基于区域生长的快速肺实质分割第20-24页
    2.3.1 最优阈值法第20-21页
    2.3.2 连通性处理第21-22页
    2.3.3 区域生长算法第22页
    2.3.4 基于轮廓筛选的影像去噪第22-23页
    2.3.5 多线程影像序列分割第23-24页
  2.4 实验及结果分析第24-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第三章 肺实质轮廓修补及AIP算法研究第27-39页
  3.1 概述第27页
  3.2 肺实质轮廓修补算法研究第27-33页
    3.2.1 滚球法肺轮廓修补第27-28页
    3.2.2 形态学滤波模板肺轮廓修补第28-29页
    3.2.3 基于凸包和近邻点连接肺轮廓修补第29-33页
  3.3 基于层厚的AIP算法第33-34页
    3.3.1 平均密度投影算法第33页
    3.3.2 基于层厚的AIP第33-34页
  3.4 实验及结果分析第34-38页
    3.4.1 肺实质修补对比实验第34-36页
    3.4.2 多层厚AIP算法实验第36-38页
  3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于GMM的肺结节检测方法研究第39-52页
  4.1 概述第39页
  4.2 GMM原理及模型参数估计第39-43页
    4.2.1 EM算法估计GMM参数第40-41页
    4.2.2 K-means算法确定GMM初始参数第41-42页
    4.2.3 肺结节分割提取阈值的选定第42-43页
  4.3 基于GMM的单张影像肺结节检测第43-45页
  4.4 基于GMM的序列影像肺结节检测第45-47页
  4.5 实验及结果分析第47-51页
    4.5.1 肺结节提取检测分析第47-49页
    4.5.2 序列影像提取中分模型个数影响第49-51页
  4.6 本章小结第51-52页
第五章 基于SVM的肺结节识别方法研究第52-68页
  5.1 概述第52页
  5.2 SVM原理第52-55页
    5.2.1 线性支持向量机第52-54页
    5.2.2 非线性支持向量机第54-55页
  5.3 基于SVM的肺结节识别第55-64页
    5.3.1 矢状位及冠状位重建第56-57页
    5.3.2 特征提取第57-59页
    5.3.3 数据标定及数据集制作第59-60页
    5.3.4 样本数据量平衡处理第60-61页
    5.3.5 特征数据的归一化处理第61-62页
    5.3.6 SVM参数寻优第62-63页
    5.3.7 分类器训练与识别第63-64页
  5.4 实验及结果分析第64-67页
    5.4.1 分类识别结果第64-66页
    5.4.2 结果分析第66-67页
  5.5 本章小结第67-68页
第六章 系统设计与实现第68-75页
  6.1 概述第68页
  6.2 系统架构设计及界面设计第68-70页
    6.2.1 系统的结构设计第68-69页
    6.2.2 系统的模块架构设计第69-70页
    6.2.3 系统的界面设计第70页
  6.3 系统的开发实现第70-74页
    6.3.1 影像的读取解析模块第70-71页
    6.3.2 肺实质分割模块第71-72页
    6.3.3 肺实质边界轮廓修补模块第72页
    6.3.4 肺结节检测和提取模块第72-73页
    6.3.5 可视化交互模块第73-74页
  6.4 系统测试第74页
  6.5 本章小结第74-75页
第七章 总结与展望第75-77页
  7.1 本文工作总结第75-76页
  7.2 后续工作与展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页

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