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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