| 独创性声明 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题的意义和背景 | 第14-16页 |
| ·研究目标和主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·论文的结构及研究路线 | 第18-21页 |
| 第二章 基于内容的图像检索技术研究现状及发展趋势 | 第21-54页 |
| ·引言 | 第21-23页 |
| ·基于内容的图像检索关键技术研究 | 第23-38页 |
| ·图像特征的提取和表达方法 | 第23-29页 |
| ·颜色特征 | 第24-25页 |
| ·纹理特征 | 第25-26页 |
| ·形状特征 | 第26-27页 |
| ·空间关系特征 | 第27-28页 |
| ·语义特征 | 第28-29页 |
| ·图像相似性比较方法 | 第29-31页 |
| ·图像检索中的相关反馈机制 | 第31-32页 |
| ·检索性能评价 | 第32-34页 |
| ·压缩域检索 | 第34-36页 |
| ·网上搜索引擎和分类检索 | 第36-37页 |
| ·图像高维特征压缩和索引 | 第37-38页 |
| ·多媒体内容描述接口国际标准 | 第38-41页 |
| ·典型的基于内容的图像检索系统介绍 | 第41-45页 |
| ·基于内容的图像检索发展趋势 | 第45-50页 |
| ·基于内容的医学图像检索技术研究现状及存在的问题 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 底层特征和语义特征相结合的医学图像检索方法的研究 | 第54-76页 |
| ·基于内容的医学图像检索框架 | 第54-56页 |
| ·底层特征和语义特征相结合的医学图像描述 | 第56-65页 |
| ·医学数字图像通信标准 | 第57-59页 |
| ·层次化的医学图像语义特征 | 第59-62页 |
| ·底层特征和语义特征相结合的医学图像描述模型 | 第62-65页 |
| ·底层特征和语义特征相结合的颅脑CT图像检索 | 第65-75页 |
| ·底层统计特征提取 | 第66-70页 |
| ·算法描述 | 第70-72页 |
| ·实验结果与讨论 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第四章 基于综合特征的图像检索中特征权重的优化 | 第76-99页 |
| ·引言 | 第76-79页 |
| ·基于遗传算法的初始特征权重的静态优化 | 第79-87页 |
| ·综合特征图像检索中特征权重问题的转化 | 第79-81页 |
| ·基于遗传算法的特征权重的设定 | 第81-87页 |
| ·基于相关反馈技术的特征权重的动态优化 | 第87-91页 |
| ·基于综合特征的专用图像检索实验结果与讨论 | 第91-97页 |
| ·综合特征提取 | 第91页 |
| ·实验结果与讨论 | 第91-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第五章 基于内容的医学图像检索与计算机辅助诊断研究 | 第99-117页 |
| ·基于医学图像内容的计算机辅助诊断研究现状 | 第99-100页 |
| ·基于内容的医学图像检索与计算机辅助诊断 | 第100-104页 |
| ·基于内容的医学图像检索和计算机辅助诊断的关系 | 第100-101页 |
| ·基于医学图像检索的计算机辅助诊断 | 第101-104页 |
| ·基于内容的CT颅骨缺如计算机辅助诊断及图像检索 | 第104-115页 |
| ·基于内容的CT颅骨缺如计算机辅助诊断方法 | 第104-114页 |
| ·基于k-均值聚类的区域增长颅骨分割 | 第104-108页 |
| ·颅骨形状特征参数及基于熵函数的颅骨缺如检索规则提取 | 第108-110页 |
| ·实验结果与讨论 | 第110-114页 |
| ·基于计算机辅助诊断的CT颅骨缺如图像检索 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 第六章 结论 | 第117-122页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第117-120页 |
| ·未来工作展望 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 作者简介 | 第137-138页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第138-139页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第139-140页 |
