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基于半监督学习的医学图像检索研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第15-29页
    1.1 研究背景和意义第15-17页
    1.2 医学图像检索的研究与发展第17-26页
        1.2.1 医学图像检索技术概述第17-19页
        1.2.2 基于内容的医学图像检索第19-22页
        1.2.3 医学图像检索系统概述第22-24页
        1.2.4 关键问题和发展趋势第24-26页
    1.3 本文贡献和论文组织第26-29页
        1.3.1 研究内容与创新点第26-27页
        1.3.2 本文的内容安排第27-29页
2 结合视觉语义和局部特征的医学图像检索第29-43页
    2.1 引言第29-30页
    2.2 基于图的半监督学习第30-31页
    2.3 医学影像的视觉语义提取第31-34页
        2.3.1 基于图的半监督学习框架第32-33页
        2.3.2 加入密度约束的标记传播第33-34页
        2.3.3 视觉语义提取算法第34页
    2.4 图像局部特征提取第34-35页
    2.5 结合语义和局部特征的相似性度量第35-36页
    2.6 实验结果与分析第36-41页
        2.6.1 算法检索性能分析第36-38页
        2.6.2 基于图的半监督学习算法的比较第38-40页
        2.6.3 尺度参数对检索性能的影响第40-41页
    2.7 本章小结第41-43页
3 基于成对约束传播的相关反馈模型和检索方法第43-63页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 相关工作第44-46页
    3.3 基于相关反馈的检索模型第46-51页
        3.3.1 基于成对约束传播的相似矩阵重构第46-49页
        3.3.2 图像的有偏排序第49-50页
        3.3.3 算法流程第50-51页
    3.4 基于长期学习的医学图像检索框架第51页
    3.5 实验结果与分析第51-61页
        3.5.1 实验设置第52-53页
        3.5.2 基于短期学习的相关反馈算法比较第53-57页
        3.5.3 不同排序策略的比较第57-58页
        3.5.4 基于长期学习的相关反馈性能评估第58-61页
    3.6 本章小结第61-63页
4 面向多模态信息的医学病例检索第63-81页
    4.1 引言第63-64页
    4.2 相关工作第64-65页
    4.3 基于多图半监督学习的病例检索算法第65-72页
        4.3.1 图上的标号传播与流形排序第65-67页
        4.3.2 基于局部与全局一致性的融合图学习框架第67-69页
        4.3.3 基于高斯随机场的融合图学习框架第69-70页
        4.3.4 结合影像和文本信息的医学病例检索第70-72页
    4.4 实验结果与分析第72-80页
        4.4.1 医学病例数据集和实验设置第72-74页
        4.4.2 与基于内容的图像检索算法比较第74-75页
        4.4.3 与基于特征融合策略的检索算法比较第75-77页
        4.4.4 图融合系数对检索性能的影响第77-80页
    4.5 本章小结第80-81页
5 基于多特征的快速流形排序及在医学图像检索中的应用第81-95页
    5.1 研究动机第81-82页
    5.2 相关工作第82-83页
    5.3 基于锚点图的半监督学习和流形排序第83-84页
    5.4 面向多特征的快速流形排序算法第84-87页
        5.4.1 基于线性融合的多特征排序第84-85页
        5.4.2 基于序贯融合的多特征排序第85页
        5.4.3 快速流形排序算法第85-86页
        5.4.4 算法分析第86-87页
    5.5 实验结果与分析第87-93页
        5.5.1 实验设置第87-88页
        5.5.2 检索精度对比第88-91页
        5.5.3 查询时间对比第91-93页
    5.6 本章小结第93-95页
6 总结与展望第95-99页
    6.1 本文工作总结第95-96页
    6.2 未来工作展望第96-99页
致谢第99-101页
参考文献第101-113页
附录第113页
    攻读博士学位期间发表的论文第113页
    攻读博士学位期间参加的科学研究情况第113页

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