| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及课题来源 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 全文研究内容 | 第13-15页 |
| 2. 医学核磁共振脑图像识别处理的发展 | 第15-29页 |
| 2.1 脑部医学成像技术 | 第15-20页 |
| 2.1.1 MRI图像的特点和分类目标 | 第16-18页 |
| 2.1.2 颅脑组织的分布和分类目标 | 第18-19页 |
| 2.1.3 MRI医学图像算法的评估 | 第19-20页 |
| 2.2 脑部医学图像识别的基本流程 | 第20-29页 |
| 2.2.1 MRI脑图像数据处理 | 第20-21页 |
| 2.2.2 MRI医学图像的处理 | 第21-26页 |
| 2.2.3 医学图像的分类 | 第26-29页 |
| 3. 张量及张量模型 | 第29-39页 |
| 3.1 张量的理论 | 第29页 |
| 3.2 张量模型 | 第29-35页 |
| 3.2.1 张量的表示 | 第30页 |
| 3.2.2 基于循环卷积的张量模型 | 第30-35页 |
| 3.3 基于张量的主成份分析(TPCA) | 第35-39页 |
| 3.3.1 主成份分析(PCA) | 第35-36页 |
| 3.3.2 张量主成份分析(tensor PCA) | 第36-39页 |
| 4. MRI脑部图像实验 | 第39-54页 |
| 4.1 数据张量化 | 第39页 |
| 4.2 实验数据来源简介 | 第39-43页 |
| 4.3 实验数据的预处理 | 第43-47页 |
| 4.4 实验的分类 | 第47-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 5. 总结与展望 | 第54-57页 |
| 5.1 论文总结 | 第54-56页 |
| 5.2 进一步的研究工作 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录: 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |