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基于肺部CT图像的肺结节检测技术研究

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基于肺部CT图像的肺结节检测技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-12页
第一章 绪论第12-26页
  1.1 研究背景和意义第12-14页
  1.2 国内外研究现状第14-23页
    1.2.1 计算机辅助检测(CAD)系统第14-16页
    1.2.2 肺结节CAD关键技术研究现状第16-22页
    1.2.3 面临的难点和待解决的问题第22-23页
  1.3 本文研究内容与章节安排第23-26页
    1.3.1 主要研究内容第23页
    1.3.2 本文章节安排第23-26页
第二章 CT理论及CAD系统第26-42页
  2.1 CT技术第26-29页
    2.1.1 CT成像原理第26-27页
    2.1.2 CT切面第27-28页
    2.1.3 CT值第28-29页
    2.1.4 DICOM格式文件标准第29页
  2.2 肺部CT图像与肺结节检测第29-32页
    2.2.1 肺部CT图像的解剖结构第29-31页
    2.2.2 肺结节的CT影像征象第31页
    2.2.3 CT在肺癌检测中的作用第31-32页
  2.3 基于CT图像的肺结节CAD系统第32-38页
    2.3.1 系统基本结构第32-37页
    2.3.2 系统评估方法第37-38页
  2.4 数据来源第38-40页
  2.5 本章小结第40-42页
第三章 基于流形学习的肺结节特征降维方法研究第42-64页
  3.1 概述第42-43页
  3.2 基于流形学习的降维方法第43-47页
    3.2.1 流形学习理论第43页
    3.2.2 无监督算法第43-46页
    3.2.3 有监督算法第46-47页
  3.3 一种改进的SLLE算法(SC~2SLLE)研究第47-53页
    3.3.1 SC~2SLLE算法的提出第47-48页
    3.3.2 SC~2SLLE算法步骤第48-53页
  3.4 实验及结果分析第53-63页
    3.4.1 实验设计第53-55页
    3.4.2 ROI分割和特征提取第55-60页
    3.4.3 特征降维和分类第60-61页
    3.4.4 实验结果与对比分析第61-63页
  3.5 本章小结第63-64页
第四章 基于字典学习和稀疏表达的肺结节特征提取第64-85页
  4.1 问题的提出第64页
  4.2 稀疏表达与字典学习描述第64-71页
    4.2.1 稀疏表达模型第65-66页
    4.2.2 字典学习模型第66-68页
    4.2.3 一种基于分类的字典学习模型第68-71页
  4.3 一种基于字典学习和稀疏表达的特征提取方法研究第71-76页
    4.3.1 特征提取方法设计第71-73页
    4.3.2 基于字典学习和稀疏表达的特征提取第73-76页
  4.4 实验及结果分析第76-84页
    4.4.1 预处理第77-78页
    4.4.2 特征提取第78-79页
    4.4.3 特征降维和分类第79-80页
    4.4.4 实验结果与对比分析第80-84页
  4.5 本章小结第84-85页
第五章 改进的RVM在肺结节检测中的研究第85-105页
  5.1 问题的提出第85-86页
  5.2 RVM及其多核模型的实现第86-90页
    5.2.1 RVM算法模型第86-87页
    5.2.2 核函数第87-88页
    5.2.3 多核学习RVM模型第88-89页
    5.2.4 多核校正第89-90页
  5.3 基于PSO算法的RVM设计第90-94页
    5.3.1 PSO算法原理第90-92页
    5.3.2 PSO-RVM算法步骤第92-94页
  5.4 基于PSO和SOCP的多核学习RVM分类方法研究第94-98页
    5.4.1 SOCP算法原理第94-95页
    5.4.2 一种改进的PSO-SOCP-MKLRVM方法第95-98页
  5.5 实验与结果分析第98-104页
    5.5.1 实验方案设计第98-99页
    5.5.2 核函数选择第99页
    5.5.3 实验结果第99-103页
    5.5.4 讨论与分析第103-104页
  5.6 本章小结第104-105页
第六章 结论与展望第105-109页
  6.1 结论第105-106页
  6.2 创新点第106-107页
  6.3 展望第107-109页
参考文献第109-121页
攻读博士学位期间所取得的相关科研成果第121-123页
致谢第123页

本篇论文共123页,点击这进入下载页面
 
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