图书介绍

乳腺医学图像处理2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

刘小明著著
出版社：北京：科学出版社
ISBN：9787030505132
出版时间：2016
标注页数：211页
文件大小：17MB
文件页数：220页
主题词：乳腺癌－影象诊断－研究

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图书目录

第一部分乳腺癌疾病及影像学诊断概述2

第1章概述2

1.1 乳腺癌疾病概述2

1.2 计算机辅助乳腺癌检测概述5

1.3 内容安排6

第2章乳腺癌致病因素及诊断8

2.1 乳腺癌致病因素简述8

2.2 乳腺癌的筛查与诊断9

2.3 钼靶X射线图像上乳腺癌的征象10

2.4 病变的评估13

第二部分乳腺图像钙化异常增强与检测19

第3章基于拉普拉斯金字塔的图像增强19

3.1 引言19

3.2 钙化增强算法20

3.3 实验结果23

第4章基于离散余弦变换的图像增强25

4.1 引言25

4.2 理论基础26

4.3 基于DCT域的图像增强算法29

4.4 实验结果31

第5章基于小波的乳腺癌图像增强34

5.1 引言34

5.2 直接对比度增强算法35

5.3 实验结果和结论39

第6章结合聚类与支持向量机的钙化检测43

6.1 引言43

6.2 相关技术简介45

6.3 提出的方法50

6.4 检测结果及分析56

第三部分肿块异常分割、检测与良恶性识别68

第7章相关技术介绍68

7.1 引言68

7.2 水平集分割方法70

7.3 特征提取72

7.4 基于互信息的特征选择79

7.5 SVM分类器80

第8章基于标记分水岭和水平集算法的肿块分割82

8.1 引言82

8.2 理论基础83

8.3 基于标记分水岭和水平集算法的肿块分割算法86

8.4 实验结果87

8.5 算法评价89

第9章基于窄带水平集和支持向量机的肿块检测91

9.1 引言91

9.2 初始检测和分割94

9.3 基于窄带法的活动轮廓分割96

9.4 减少误检率101

9.5 数据集104

9.6 实验结果105

第10章基于互信息特征选择与支持向量机的肿块良恶性识别117

10.1 简介117

10.2 算法118

10.3 实验结果127

第11章基于L21范式双支持向量机的肿块良恶性识别138

11.1 引言138

11.2 研究背景140

11.3 提出的TWSVML21141

11.4 在肿块良恶性分类中的应用148

11.5 实验结果151

第四部分结构扭曲检测及识别162

第12章基于多TBSVM-RFE的结构扭曲检测162

12.1 引言162

12.2 方法163

12.3 实验结果175

第13章基于迁移学习的乳腺X射线图像中结构扭曲异常识别183

13.1 引言183

13.2 方法185

13.3 实验结果190

参考文献196