MRI结构特征选择方法及AD早期诊断的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·特征选择算法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·MCI、AD的诊断现状 | 第14-15页 |
| ·MRI技术用于MCI、AD分类的研究现状 | 第15-16页 |
| ·MCI、AD分类中的特征选择方法 | 第16-17页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文的主要工作及结构安排 | 第19-20页 |
| ·论文的主要工作 | 第19页 |
| ·全文结构安排 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 特征选择的基础理论 | 第21-29页 |
| ·特征选择过程 | 第21-22页 |
| ·子集生成 | 第22-24页 |
| ·搜索方向 | 第22页 |
| ·搜索策略 | 第22-24页 |
| ·子集评价 | 第24-27页 |
| ·Filter过滤式模型 | 第24-25页 |
| ·Wrapper封装式模型 | 第25页 |
| ·评价标准 | 第25-27页 |
| ·停止条件与结果验证 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于经验判断的启发式搜索特征选择模型 | 第29-43页 |
| ·相关基础理论 | 第29-38页 |
| ·显著性分析 | 第29-31页 |
| ·Logistic回归分析 | 第31-32页 |
| ·支持向量机 | 第32-34页 |
| ·多元线性回归 | 第34-36页 |
| ·ROC曲线 | 第36-38页 |
| ·基于经验判断的启发式搜索特征选择模型 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 实验数据处理 | 第43-49页 |
| ·MRI数据预处理 | 第43-44页 |
| ·特征提取 | 第44页 |
| ·实验数据 | 第44-45页 |
| ·特征选择 | 第45-47页 |
| ·基于经验判断的启发式搜索特征选择 | 第45-46页 |
| ·特征合并 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 实验结果与讨论 | 第49-67页 |
| ·体积测量结果 | 第49-54页 |
| ·特征选择结果 | 第54-60页 |
| ·基于显著性分析特征选择结果 | 第54-56页 |
| ·基于logistic回归分析特征选择结果 | 第56-59页 |
| ·两种过滤模型对比 | 第59-60页 |
| ·已有的特征选择模型对比 | 第60-64页 |
| ·过滤模型对比 | 第60页 |
| ·SVM分类器封装模型对比 | 第60-62页 |
| ·主成分分析特征选择模型对比 | 第62-63页 |
| ·不同的特征选择方法结果对比 | 第63-64页 |
| ·特征合并结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第77页 |
