基于内容的医学图像检索关键技术研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像的特点 | 第12-13页 |
| ·基于内容的医学图像检索研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容和组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于内容的图像检索系统体系结构及关键技术 | 第17-31页 |
| ·基于内容的图像检索系统的体系结构 | 第17-18页 |
| ·图像的特征提取方法 | 第18-23页 |
| ·颜色特征的提取和表达 | 第19-20页 |
| ·纹理特征的提取和表达 | 第20-21页 |
| ·形状特征的提取和表达 | 第21-23页 |
| ·图像相似性度量方法 | 第23-25页 |
| ·相关反馈技术 | 第25-27页 |
| ·基于修改查询向量或距离度量的反馈 | 第26-27页 |
| ·基于修改图像数据库点的分布的反馈 | 第27页 |
| ·基于人工智能的反馈 | 第27页 |
| ·图像检索的性能评价 | 第27-29页 |
| ·查全率和查准率 | 第27-28页 |
| ·检索效率 | 第28页 |
| ·排序方法 | 第28-29页 |
| ·系统检索响应时间 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于双密度双树复小波的医学图像检索 | 第31-53页 |
| ·小波变换基础 | 第31-34页 |
| ·小波变换简介 | 第31页 |
| ·连续小波变换 | 第31-33页 |
| ·离散小波变换 | 第33-34页 |
| ·双树复小波 | 第34-38页 |
| ·双树复小波变换原理 | 第34-38页 |
| ·双树复小波变换特点 | 第38页 |
| ·双密度双树复小波 | 第38-43页 |
| ·双密度双树小波变换原理 | 第38-39页 |
| ·双密度双树复小波变换原理及其特点 | 第39-43页 |
| ·基于双密度双树复小波的检索算法 | 第43-44页 |
| ·纹理特征提取 | 第43-44页 |
| ·相似性度量方法 | 第44页 |
| ·检索算法描述 | 第44页 |
| ·实验与结果分析 | 第44-51页 |
| ·对标准纹理数据库进行检索 | 第44-48页 |
| ·对不同部位的医学图像数据进行检索 | 第48-50页 |
| ·对同一部位不同病理的医学图像数据进行检索 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 基于支持向量机主动学习的医学图像检索 | 第53-65页 |
| ·相关反馈 | 第53-54页 |
| ·支持向量机 | 第54-60页 |
| ·统计学习理论 | 第54-55页 |
| ·线性支持向量机 | 第55-58页 |
| ·非线性支持向量机 | 第58-60页 |
| ·基于支持向量机的主动学习算法 | 第60-62页 |
| ·主动学习简介 | 第60-61页 |
| ·支持向量机与主动学习算法的融合 | 第61页 |
| ·获取初始训练样本集 | 第61-62页 |
| ·支持向量机主动学习算法描述 | 第62页 |
| ·实验与结果分析 | 第62-64页 |
| ·相关的参数确定 | 第62-63页 |
| ·对同一部位不同病理的医学图像数据进行检索 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 基于内容的医学图像检索系统的设计与实现 | 第65-73页 |
| ·系统整体设计 | 第65-67页 |
| ·系统实现 | 第67-72页 |
| ·图像导入模块实现 | 第67-68页 |
| ·算法管理模块实现 | 第68-70页 |
| ·检索显示模块实现 | 第70-71页 |
| ·训练模块实现 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文及参与项目情况 | 第83页 |
