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基于PET-CT的肺癌早期计算机辅助诊断技术 - 赵涓涓
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第3章 肺部PET-CT图像的分割

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2024-04-29 19:27:41
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  • 封面
  • 版权信息
  • 序1
  • 序2
  • 前言
  • 第1章 绪论
    • 1.1 医学影像研究
    • 1.2 计算机辅助诊断
    • 1.3 基于PET-CT的肺癌早期计算机辅助诊断
    • 1.4 本书的结构
  • 第2章 PET-CT医学图像去噪
    • 2.1 传统图像去噪方法及其缺点
    • 2.2 基于非局部平均方法的图像去噪
    • 2.3 基于非局部平均方法的PET图像去噪
    • 2.4 基于灰色关联分析和GM模型的医学图像去噪
  • 第3章 肺部PET-CT图像的分割
    • 3.1 传统医学图像分割方法
    • 3.2 结合区域增长的多尺度分水岭分割
    • 3.3 基于分层模板的分水岭图像分割
    • 3.4 基于SUV阈值和区域增长的图像分割
    • 3.5 基于左右扫描和四角旋转扫描寻找种子点的区域生长肺分割算法
    • 3.6 基于滚球法的肺实质分割方法
    • 3.7 基于PET-CT的活动轮廓模型的图像分割
  • 第4章 PET-CT医学图像的配准和融合
    • 4.1 医学图像配准
    • 4.2 基于互信息的图像配准
    • 4.3 改进的基于互信息的图像配准
    • 4.4 医学图像融合
    • 4.5 基于多尺度的医学图像融合
  • 第5章 肺结节诊断模型的特征选择
    • 5.1 肺结节诊断模型中特征选择概述
    • 5.2 构建孤立性肺结节特征集
    • 5.3 基于联合互信息的特征选择算法
  • 第6章 肺结节良性、恶性分类
    • 6.1 传统的SVM、FSVM分类方法
    • 6.2 SVM优化
    • 6.3 DFSVM分类及其应用
  • 第7章 肺结节良性、恶性预测模型
    • 7.1 医学诊断模型概述
    • 7.2 基于Logistic分析的预测模型
    • 7.3 实验与分析
  • 参考文献
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