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改进集成技术在甲状腺超声图像分类中的应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·课题来源和意义第10-11页
   ·甲状腺超声图像研究现状第11-13页
   ·集成算法的研究现状第13-15页
     ·多分类器集成现状第13-14页
     ·多分类器动态集成现状第14-15页
   ·本文主要工作及内容安排第15-17页
第2章 多分类器集成技术第17-24页
   ·多分类器集成的基本概念第17页
   ·多分类器集成有效的原因第17-19页
   ·多分类器集成的框架第19-21页
     ·基分类器的设计第20页
     ·基分类器的集成方法第20-21页
   ·多分类器动态集成第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 基于改进动态集成技术的分类方法第24-36页
   ·基于聚类技术的动态集成算法第24-25页
   ·基分类器的选择第25-28页
   ·改进的动态集成算法第28-32页
     ·改进 K-means 聚类标准第28-30页
     ·选择加权集成方法第30-31页
     ·算法主要步骤第31-32页
   ·实验结果与分析第32-35页
     ·实验设置第32-33页
     ·实验结果和分析第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 改进动态集成算法在甲状腺超声图像分类中的应用第36-48页
   ·甲状腺 B 超图像分析第36-37页
   ·甲状腺超声图像特征提取及量化第37-44页
     ·感兴趣区域选取第37-38页
     ·特征提取及量化第38-44页
   ·不同分类器比较实验结果及分析第44-47页
     ·图像来源第45页
     ·图像分类效果评价指标第45-46页
     ·实验结果及分析第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 总结与展望第48-50页
   ·本文所做的主要工作第48页
   ·工作展望第48-50页
参考文献第50-54页
致谢第54-55页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第55页

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