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医疗影像智能检索技术研究与应用

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
        1.1.1 研究的背景第11-12页
        1.1.2 研究的意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 医疗影像技术的发展历程第12-14页
        1.2.2 医疗影像的特点第14页
        1.2.3 图像检索技术的发展历程第14-15页
        1.2.4 医疗影像检索技术的发展现状第15页
    1.3 本文的主要研究内容第15-16页
    1.4 论文结构第16-17页
第二章 智能图像检索关键技术第17-30页
    2.1 智能图像检索的一般流程第17-18页
    2.2 特征提取与表达第18-24页
        2.2.1 基于文本描述的图像特征第18-19页
        2.2.2 颜色特征第19-20页
        2.2.3 纹理特征第20-22页
        2.2.4 形状特征第22-23页
        2.2.5 高层语义特征第23-24页
    2.3 相似度度量第24-26页
    2.4 相关反馈技术第26-28页
        2.4.1 相关反馈交互过程第27页
        2.4.2 常用的相关反馈技术第27-28页
    2.5 检索性能评测标准第28-29页
    2.6 本章小结第29-30页
第三章 基于医疗影像全局视觉特征的检索技术研究与改进第30-41页
    3.1 医疗影像全局特征实验对比第30-31页
    3.2 LBP纹理特征的研究第31-35页
        3.2.1 LBP算子定义第32-33页
        3.2.2 LBP旋转不变模式第33页
        3.2.3 Uniform LBP模式第33-35页
    3.3 改进LBP算子第35-38页
        3.3.1 非均匀分块LBP第35-37页
        3.3.2 改进的编码方式第37-38页
    3.4 实验结果对比分析第38-39页
    3.5 本章小结第39-41页
第四章 基于医疗影像SIFT局部特征的检索技术研究与改进第41-63页
    4.1 尺度不变特征变换第41-42页
    4.2 SIFT特征提取的过程第42-49页
        4.2.1 构建DOG尺度空间第42-44页
        4.2.2 关键点搜索与筛选第44-46页
        4.2.3 关键点分配方向第46-48页
        4.2.4 特征向量生成第48-49页
    4.3 基于视觉单词模型的医疗影像检索第49-52页
        4.3.1 视觉词典模型概念第49-50页
        4.3.2 视觉词典生成的过程第50-51页
        4.3.3 基于视觉词典的检索过程第51-52页
    4.4 基于局部SIFT特征的医疗影像检索技术改进第52-56页
        4.4.1 基于医疗影像SIFT和全局LBP特征的检索第53-54页
        4.4.2 基于医疗影像SITF-LBP局部特征的检索第54-56页
    4.5 实验结果及对比分析第56-62页
        4.5.1 基于SIFT局部特征的检索结果第56-58页
        4.5.2 基于SIFT和全局LBP特征的检索结果第58-59页
        4.5.3 基于SITF-LBP局部特征的检索结果第59-61页
        4.5.4 实验结果对比分析第61-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第五章 检索系统中相关反馈技术的研究与改进第63-73页
    5.1 基于SVM的相关反馈技术研究第63-66页
        5.1.1 支持向量机分类原理第63-65页
        5.1.2 基于SVM的相关反馈算法过程第65-66页
    5.2 基于集成学习的相关反馈技术第66-70页
        5.2.1 Bagging组合分类器算法第67-68页
        5.2.2 改进的相关反馈学习算法第68-70页
    5.3 实验结果对比分析第70-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第六章 全文总结与展望第73-75页
    6.1 全文总结第73-74页
    6.2 后续工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页

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