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第1章 绪论 1

1.1 肺部疾病的计算机辅助诊断系统研究背景 1

1.2 医学影像的计算机辅助诊断的发展历程 3

1.3 肺部疾病的计算机辅助诊断关键技术的研究现状 4

1.3.1 肺结节计算机辅助诊断技术的研究现状 5

1.3.2 支气管计算机辅助诊断技术的研究现状 9

1.4 本书组织结构 10

1.5 本章小结 11

第2章 基础知识 12

2.1 肺部CT的基础知识 12

2.1.1 CT的相关知识 12

2.1.2 正常肺部CT的解剖结构 16

2.1.3 肺部病变CT影像征象 17

2.1.4 COPD支气管异常的CT影像征象 19

2.2 医学诊断试验相关知识 20

2.2.1 医学诊断试验评估的基本方法 20

2.2.2 ROC曲线的评价分析 23

2.3 其他相关知识 25

2.3.1 交叉检验 25

2.3.2 图像分割准确性的评估 26

2.3.3 肺部CT计算机辅助诊断公开数据库 26

2.4 本章小结 27

第3章 支气管自动检测及特征量化分析 28

3.1 概述 28

3.2 肺部CT图像预处理 29

3.2.1 等方性处理 29

3.2.2 肺区域分割 30

3.3 支气管自动检测 32

3.3.1 基于圆形度的多方向支气管断面初始检测 32

3.3.2 空间交叠支气管断面的去除 36

3.3.3 不适合量化的支气管断面的去除 37

3.4 支气管形态学特征的量化分析 38

3.4.1 支气管外壁的分割 38

3.4.2 支气管形态参数的量化 38

3.5 实验结果与分析 39

3.5.1 实验数据 39

3.5.2 实验结果 40

3.5.3 结果分析 43

3.6 本章小结 45

第4章 肺结节自动检测 46

4.1 概述 46

4.2 预处理 47

4.3 候选结节初始检测 47

4.3.1 多尺度形状选择性结节增强 48

4.3.2 候选结节的定位及分割 53

4.4 假阳性结节的去除 54

4.4.1 特征提取 54

4.4.2 特征选择 58

4.4.3 Fisher线性分类 59

4.5 实验结果与分析 59

4.5.1 实验数据 59

4.5.2 实验结果 60

4.5.3 结果分析 62

4.6 本章小结 64

第5章 肺结节特征量化分析 65

5.1 概述 65

5.2 预处理 66

5.3 肺结节精确分割方法 66

5.3.1 基于动态规划与多方向融合的肺结节分割方法 66

5.3.2 基于C-V模型的肺结节分割方法 71

5.4 肺结节特征的量化 81

5.4.1 基于边界法线-梯度正交性的毛刺征量化方法 81

5.4.2 其他特征量化方法 84

5.5 实验结果与分析 88

5.5.1 实验数据 88

5.5.2 实验结果 89

5.5.3 毛刺量化结果分析 97

5.6 本章小结 98

第6章 总结与展望 100

6.1 总结 100

6.1.1 内容总结 100

6.1.2 研究创新 102

6.2 展望 102

参考文献 105