基于影像组学的肺部CT图像结节分割和良恶性分类研究

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2.1 影像组学介绍

1.2.2 国内外研究进展

1.3 论文主要工作及内容

1.4 章节安排

第二章 基于FCM和改进的随机游走的肺结节分割算法

2.1 引言

2.2 肺结节分割流程

2.3 CT图像预处理

2.4 改进的FCM聚类

2.4.1 模糊C均值聚类算法

2.4.2 改进的FCM聚类算法

2.4.3 FCM聚类结果及分析

2.5 图像滤波去噪

2.5.1 各向异性扩散滤波

2.5.2 去噪结果及分析

2.5.3 数学形态学

2.6 改进的随机游走算法

2.6.1 权重函数的改进

2.6.2 构建拉普拉斯矩阵

2.6.3 求解狄利克雷问题

2.6.4 随机游走算法分割步骤

2.7 实验结果与分析

2.7.1 实验环境与数据来源

2.7.2 实验结果

2.7.3 性能分析

2.8 本章小结

第三章 基于M-LASSO-SVM的肺结节良恶性分类

3.1 引言

3.2 肺结节良恶性分类流程

3.3.1 CT结节征象

3.3.2 IBEX特征提取

3.4 M-LASSO回归模型

3.5.1 支持向量机算法理论

3.5.2 核函数的构建

3.6.1 实验环境及数据来源

3.6.2 实验结果

3.6.3 性能评价

3.7 本章小结

第四章 肺癌辅助诊断平台的设计与实现

4.1 引言

4.2 诊断平台需求分析

4.3 诊断平台整体设计

4.4 平台各模块设计

4.4.1 平台用户模块

4.4.2 平台数据库模块

4.4.3 平台数据接口模块

4.4.4 平台显示模块

4.4.5 平台辅助诊断模块

4.5.1 肺癌辅助诊断平台实现流程

4.5.2 肺癌辅助诊断平台运行结果图

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文工作总结

5.2 未来展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文情况