| 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 |