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二维医学图像的特征提取与模式分类的研究

作　者: 贺川斌
导　师: 周明全
学　校: 西北大学
专　业: 计算机应用
关键词: DICOM标准均值化直方图主成分特征提取模式分类 BP神经网络
分类号: TP399
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 426次
引　用: 3次
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内容摘要

随着可视化技术的不断发展,现代医学与医学影像的信息处理紧密相关,可视化技术在临床诊断,教学科研等方面正发挥着重要的作用。基于医学影像的模式分类即正异常判断作为十分重要的方面,在医生对病人做进一步的诊断前发挥着很重要的作用。医学影像的特征提取与模式分类是当前医学领域的研究热点,它不仅具有理论研究意义,而且对于实际的临床诊断和治疗都有着重要的应用价值。本文就是针对这一研究课题,对基于医学影像数据的图像处理,图像的特征提取,图像的模式分类等技术进行了深入的研究。主要包括: 1.研究了医学影像的获取和预处理技术,其中包括DICOM标准、医学影像的预处理及影像的增强等内容,并给出了对医学影像获取及其优化的方法。 2.在图像特征提取上改进并提出了三种特征的提取:纹理特征,灰度直方图均值化特征,图像的主成分特征。 3.在医学影像的边缘检测方面,讨论了基于一阶,二阶导数等检测方法,并对基于主轮廓模型的边缘提取做了改进研究。 4.针对影像数据分类,提出了三种实现方法。一是通过快速一维投影模板匹配的方法实现。二是通过灰度均值化直方图比较实现。三是通过基于主成分特征设计改进的神经网络来实现。 5.将本文所提到实现的方法与技术应用于所开发的医学影像可视化平台系统,对其主要功能及实验结果进行分析,效果良好。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-13
  1．1 研究背景  8-9
  1．2 医学影像可视化平台中的关键技术  9-11
  1．3 本文的主要内容和意义  11
  1．4 本章小结  11-13
第二章医学影像的获取与预处理  13-26
  2．1 影像数据的获取  13-16
    2．1．1 DICOM3．0标准  14-15
    2．1．2 DICOM数据集与数据元素结构  15
    2．1．3 DCM文件格式  15-16
    2．1．4 医学影像数据的快照  16
  2．2 影像数据的预处理与增强  16-25
    2．2．1 图像的点处理运算  17-20
    2．2．2 图像的几何运算  20-22
    2．2．3 图像的模板运算  22-23
    2．2．4 图像的频域变换  23-24
    2．2．5 去除无用信息  24-25
  2．3 文章小结  25-26
第三章影像数据的特征提取  26-40
  3．1 灰度特征提取  26-28
    3．1．1 灰度直方图  26-27
    3．1．2 均值化直方图  27-28
  3．2 边缘特征提取  28-33
    3．2．1 基于算子法的边缘检测  28-30
    3．2．2 基于二阶导数的边缘检测——高斯拉普拉斯检测  30-31
    3．2．3 主轮廓边缘提取  31-33
  3．3 纹理特征提取  33-36
    3．3．1 纹理特征的提取  34-35
    3．3．2 纹理特征的规一化  35-36
  3．4 主成分特征提取  36-39
    3．4．1 特征分析  36
    3．4．2 主成分分量分析  36-38
    3．4．3 灰度特征主成分提取  38-39
  3．5 本章小结  39-40
第四章影像数据的模式分类  40-59
  4．1 模式识别技术  40-44
    4．1．1 模式分类的基本理论  40-41
    4．1．2 模式分类的几种基本方法  41-42
    4．1．3 统计模式识别  42-44
  4．2 影像数据的分类算法  44-58
    4．2．1 均值化直方图法  44-47
    4．2．2 搜索引擎法  47-51
    4．2．3 神经网络法  51-58
  4．3 本章小结  58-59
第五章系统功能与试验结果分析  59-67
  5．1 系统功能简介  59-60
  5．2 系统运行环境  60-61
  5．3 用户界面及功能概述  61-66
    5．3．1 用户界面  61-63
    5．3．2 功能概述  63-65
    5．3．3 实验结果  65-66
  5．4 本章小结  66-67
第六章总结与展望  67-69
参考文献  69-72
致谢  72

二维医学图像的特征提取与模式分类的研究

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