基于格式塔原理的CT图像肺结节检测与分析算法

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基于格式塔原理的CT图像肺结节检测与分析算法

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基于格式塔原理的CT图像肺结节检测与分析算法

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-17页
第1章绪论	第17-25页
1.1 研究背景介绍及意义	第17页
1.2 国内外研究进展及现状	第17-21页
1.2.1 计算机辅助诊断系统	第17-19页
1.2.2 肺结节检测算法	第19-21页
1.3 计算机辅助诊断肺结节的重要性和面临的挑战	第21-22页
1.4 本文的主要创新点	第22-23页
1.5 本文章节安排	第23-25页
第2章相关介绍	第25-39页
2.1 格式塔心理学介绍	第25-30页
2.1.1 格式塔产生背景	第25页
2.1.2 格式塔心理学主要观点及研究内容	第25-27页
2.1.3 格式塔心理学的贡献	第27-28页
2.1.4 格式塔心理学在计算机视觉的应用	第28-30页
2.2 CT图像及肺结节介绍	第30-34页
2.2.1 CT成像原理及其特点	第30-33页
2.2.2 肺结节定义及影像学表现	第33-34页
2.3 实验肺数据及医学图像评价标准	第34-39页
第3章肺部图像预处理	第39-49页
3.1 引言	第39页
3.2 图像预处理	第39-43页
3.3 优化的高斯双模型	第43-45页
3.4 算法检测效果图	第45页
3.5 实验结果与分析	第45-47页
3.5.1 验证肺部图像预处理效果	第45-47页
3.5.2 验证优化高斯双模型效果	第47页
3.6 结论	第47-49页
第4章肺结节检测算法	第49-89页
4.1 引言	第49-50页
4.2 基于平均密度投影和平移高斯模型的肺结节分割算法	第50-57页
4.2.1 平均密度投影	第50-53页
4.2.2 基于AIP序列图像的肺结节粗分割	第53-55页
4.2.3 基于平移高斯模型的精确分割	第55-56页
4.2.4 算法流程图	第56-57页
4.3 多体位协同的肺结节检测算法	第57-65页
4.3.1 CT图像重构	第58-60页
4.3.2 基于多位的AIP投影	第60-61页
4.3.3 肺结节检测特征	第61-65页
4.3.4 算法流程图	第65页
4.4 最大密度投影的肺结节检测算法	第65-69页
4.4.1 MIP的ROI提取	第66-68页
4.4.2 特征提取和分类算法	第68-69页
4.4.3 算法流程图	第69页
4.5 新策略的肺结节检测算法	第69-73页
4.5.1 血管特征提取	第70-72页
4.5.2 肺结节区域提取	第72页
4.5.3 算法流程图	第72-73页
4.6 实验结果与分析	第73-86页
4.6.1 验证AIP和平移高斯模型分割算法效果	第73-77页
4.6.2 验证多体位协同算法检测效果	第77-79页
4.6.3 验证MIP算法检测效果	第79-84页
4.6.4 验证新策略的肺结节检测算法效果	第84-86页
4.7 结论	第86-89页
第5章肺结节形态征象检测算法	第89-97页
5.1 引言	第89-90页
5.2 孤立肺结节形态征象检测算法	第90-94页
5.2.1 肺结节边缘提取	第90-91页
5.2.2 肺结节边缘构成时间序列	第91-92页
5.2.3 基于递归图的肺结节形态征象检测	第92-94页
5.3 实验结果与分析	第94-96页
5.4 结论	第96-97页
第6章总结与展望	第97-99页
参考文献	第99-109页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果	第109页

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