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基于排序学习的肺结节图像检索算法设计与改进

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-14页
    1.1 课题背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 论文的研究内容与结构组织第12-14页
2 肺结节图像检索总体概述第14-20页
    2.1 整体设计第14-15页
    2.2 数据准备第15-17页
    2.3 特征选择第17-18页
    2.4 评价准则第18页
    2.5 相关性度量第18-19页
    2.6 本章总结第19-20页
3 基于LambdaMART的肺结节图像检索第20-29页
    3.1 排序学习模型第20-21页
    3.2 LambdaMART算法介绍第21-26页
    3.3 基于LambdaMART算法的肺结节图像检索实验第26-27页
    3.4 本章总结第27-29页
4 改进的LmabdaMART模型第29-37页
    4.1 LambdaMARF模型第29-32页
    4.2 AdaptiveLambdaMART模型第32-36页
    4.3 本章总结第36-37页
5 实验结果分析第37-46页
    5.1 实验概述第37页
    5.2 实验分析第37-43页
    5.3 结果展示第43-45页
    5.4 本章总结第45-46页
6 总结与展望第46-49页
    6.1 工作总结第46页
    6.2 未来展望第46-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-54页

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