| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| ·医学图像识别 | 第12-15页 |
| ·数字图像处理与医学图像处理 | 第12-13页 |
| ·图像数据挖掘与医学图像数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·图像识别 | 第14-15页 |
| ·医学图像识别 | 第15页 |
| ·研究背景与意义 | 第15-18页 |
| ·研究现状 | 第15-16页 |
| ·存在问题 | 第16页 |
| ·研究意义 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| ·研究概要 | 第18-19页 |
| ·重点内容 | 第19-20页 |
| ·研究特色 | 第20页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第20-21页 |
| ·论文的组织 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 医学图像及其特征表达 | 第23-40页 |
| ·医学图像数据简介 | 第23-25页 |
| ·医学成像技术 | 第23页 |
| ·医学图像数据采集 | 第23-24页 |
| ·DICOM 3.0标准 | 第24-25页 |
| ·图像的预处理 | 第25-27页 |
| ·图像尺度的归一化 | 第25-26页 |
| ·图像色彩的归一化 | 第26页 |
| ·图像数据的标准化 | 第26-27页 |
| ·医学图像特征及其提取 | 第27-39页 |
| ·医学图像特征 | 第28页 |
| ·医学图像特征提取 | 第28-33页 |
| ·医学图像特征选取 | 第33-36页 |
| ·医学图像特征约简 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 医学图像密度特征研究 | 第40-64页 |
| ·密度函数 | 第40-47页 |
| ·概述 | 第40-41页 |
| ·非参数密度函数构造 | 第41-45页 |
| ·混合密度函数构造 | 第45-47页 |
| ·医学图像数据密度函数 | 第47-55页 |
| ·医学图像数据的直方图和Rosenblatt密度函数 | 第49页 |
| ·医学图像数据核密度估计函数及其特征表达 | 第49-54页 |
| ·医学图像核密度函数特征 | 第54-55页 |
| ·医学图像数据的混合密度函数及其特征表达 | 第55-63页 |
| ·医学图像的高斯混合模型 | 第55页 |
| ·高斯混合模型的参数估计 | 第55-56页 |
| ·高斯混合模型中的参数K | 第56-59页 |
| ·确定参数k的实验 | 第59-62页 |
| ·医学图像混合密度函数特征 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于密度聚类的医学图像识别研究 | 第64-83页 |
| ·聚类分析 | 第64-68页 |
| ·聚类分析的定义 | 第64页 |
| ·相似性度量 | 第64-66页 |
| ·聚类算法 | 第66-67页 |
| ·密度模型与聚类算法 | 第67-68页 |
| ·基于核密度模型的医学图像聚类 | 第68-77页 |
| ·密度函数的构造 | 第68-69页 |
| ·基于核密度函数的数据聚类 | 第69-71页 |
| ·基于核密度模型的医学图像爬山聚类算法 | 第71-77页 |
| ·基于混合密度模型的医学图像聚类 | 第77-82页 |
| ·混合密度函数的构建 | 第77页 |
| ·混合密度与聚类算法 | 第77-78页 |
| ·基于高斯混合模型的医学图像数据加权聚类算法 | 第78-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 基于多特征融合的医学图像识别研究 | 第83-91页 |
| ·图像多特征数据融合 | 第83-84页 |
| ·特征级数据融合 | 第84-85页 |
| ·图像特征标准化 | 第84页 |
| ·基于主元分析的特征级数据融合 | 第84-85页 |
| ·决策级数据融合 | 第85-88页 |
| ·图像的神经网络识别 | 第85-87页 |
| ·基于多数投票法的决策级数据融合 | 第87-88页 |
| ·基于多特征融合的医学图像识别 | 第88-90页 |
| ·实验数据 | 第88页 |
| ·特征级数据融合 | 第88-89页 |
| ·决策级数据融合 | 第89页 |
| ·实验研究结论 | 第89-90页 |
| ·本章小节 | 第90-91页 |
| 第六章 基于融合特征关联的医学图像识别研究 | 第91-106页 |
| ·关联规则 | 第91-93页 |
| ·Apriori算法 | 第91-92页 |
| ·基于FP-tree的关联规则挖掘算法FP-growth | 第92-93页 |
| ·全局频繁闭项目集挖掘及其更新算法 | 第93-98页 |
| ·全局频繁闭项目集挖掘 | 第94页 |
| ·全局频繁闭项目集挖掘算法 | 第94-97页 |
| ·全局频繁闭项目集更新算法 | 第97-98页 |
| ·关联分类规则 | 第98-100页 |
| ·基本概念 | 第98-99页 |
| ·关联分类规则集的生成 | 第99-100页 |
| ·关联分类规则集的应用 | 第100页 |
| ·基于特征融合的医学图像关联识别 | 第100-101页 |
| ·数据清洗及特征提取 | 第100-101页 |
| ·特征融合 | 第101页 |
| ·实验结果 | 第101页 |
| ·本章小结 | 第101-106页 |
| 第七章 结语 | 第106-109页 |
| ·本文总结 | 第106-107页 |
| ·进一步的研究工作 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 附录Ⅰ 读博期间发表、录用的论文目录 | 第120-121页 |
| 附录Ⅱ 读博期间主持和参加的科研项目 | 第121页 |