| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第12页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的内容和结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第15-25页 |
| 2.1 MRI基本知识 | 第15-16页 |
| 2.2 基于形态学的相关理论 | 第16-17页 |
| 2.2.1 大脑常用形态学特征 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于形态学特征的研究现状 | 第17页 |
| 2.3 基于纹理的相关理论 | 第17-20页 |
| 2.3.1 纹理特征提取方法 | 第17-20页 |
| 2.3.2 基于纹理特征的研究现状 | 第20页 |
| 2.4 图像分类方法 | 第20-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 脑MRI形态学特征提取 | 第25-36页 |
| 3.1 MRI图像库的构建 | 第25-26页 |
| 3.2 MRI图像预处理 | 第26-29页 |
| 3.2.1 头动校正与去噪 | 第26页 |
| 3.2.2 图像分割 | 第26-28页 |
| 3.2.3 图像配准 | 第28-29页 |
| 3.3 基于体素的形态学特征提取 | 第29-35页 |
| 3.3.1 基于体素的特征提取方法 | 第29-33页 |
| 3.3.1.1 病灶区的确定 | 第30-32页 |
| 3.3.1.2 体素值的统计 | 第32-33页 |
| 3.3.2 切层的选择 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 脑MRI纹理特征提取 | 第36-46页 |
| 4.1 基于NSCT纹理特征的提取 | 第36-41页 |
| 4.1.1 NSCT介绍 | 第36-39页 |
| 4.1.2 特征提取方法 | 第39-41页 |
| 4.2 MRI图像纹理特征的提取 | 第41-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于改进混沌粒子群优化和SVM的MRI分类 | 第46-57页 |
| 5.1 SVM分类 | 第46-48页 |
| 5.1.1 SVM理论介绍 | 第46-47页 |
| 5.1.2 SVM参数估计 | 第47-48页 |
| 5.2 改进混沌粒子群优化算法 | 第48-51页 |
| 5.2.1 基本粒子群优化算法 | 第48-49页 |
| 5.2.2 改进混沌粒子群优化算法 | 第49-51页 |
| 5.3 改进混沌粒子群优化SVM分类 | 第51-52页 |
| 5.4 实验与对比 | 第52-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文总结 | 第57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |