舌下静脉血管分割及其病理特征分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景与依据 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第10-13页 |
| 1.3 本课题的研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本课题的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 舌下静脉图像采集、校正及分割 | 第15-30页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 舌下静脉图像采集 | 第15-17页 |
| 2.3 舌下静脉图像的校正 | 第17-19页 |
| 2.4 舌下静脉分割算法的研究 | 第19-29页 |
| 2.4.1 基于HSI颜色空间的自动分割算法 | 第20-23页 |
| 2.4.2 基于特征聚类的交互式分割算法 | 第23-26页 |
| 2.4.3 基于像素生长法的交互式分割算法 | 第26-27页 |
| 2.4.5 分割算法的对比分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 舌下静脉特征向量提取与选择 | 第30-39页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 舌下静脉特征向量提取 | 第30-35页 |
| 3.2.1 颜色特征向量的提取 | 第31-34页 |
| 3.2.2 几何特征向量的提取 | 第34-35页 |
| 3.3 舌下静脉特征的选择 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于舌下静脉特征的疾病分析 | 第39-55页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 二分类器选择的实验 | 第39-42页 |
| 4.2.1 SRC、CRC和LRC分类器算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 NN算法和SVM分类器算法 | 第40-41页 |
| 4.2.3 几种分类器算法比较 | 第41-42页 |
| 4.3 健康样本与疾病样本的分类实验 | 第42-45页 |
| 4.3.1 基于舌下颜色空间颜色特征分类实验 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于舌下静脉颜色与几何特征分类实验 | 第44-45页 |
| 4.4 基于SVM多分类算法实验 | 第45-50页 |
| 4.4.1 基于Libsvm的SVM多分类器实验 | 第45-47页 |
| 4.4.2 基于SVM决策树多分类实验 | 第47-50页 |
| 4.5 自动舌脉采集与分析系统 | 第50-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
