| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 目次 | 第10-13页 |
| 图清单 | 第13-14页 |
| 表清单 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-21页 |
| ·常用细胞分割算法 | 第17-19页 |
| ·现有细胞分类技术 | 第19-21页 |
| ·论文主要工作及创新 | 第21-22页 |
| ·论文的组织结构 | 第22-24页 |
| 2 骨髓细胞分类标准及图像采集 | 第24-30页 |
| ·骨髓细胞分类标准 | 第24-27页 |
| ·骨髓细胞图像分析系统的简介及图像采集 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 骨髓细胞图像的分割 | 第30-48页 |
| ·GrabCut 算法 | 第30-32页 |
| ·GrabCut 算法流程 | 第31-32页 |
| ·RCA-GrabCut 算法设计 | 第32-37页 |
| ·CA 算法原理 | 第33-34页 |
| ·RCA 算法设计及实现 | 第34-35页 |
| ·RCA-GrabCut 算法流程 | 第35-37页 |
| ·基于 RCA-GrabCut 算法的骨髓细胞图像分割 | 第37-42页 |
| ·重叠粘连骨髓细胞的分割处理 | 第42-44页 |
| ·腐蚀膨胀法基本理论 | 第43-44页 |
| ·腐蚀膨胀法分割 | 第44页 |
| ·细胞核的分割处理 | 第44-45页 |
| ·细胞图像库构建 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 骨髓细胞的特征提取 | 第48-58页 |
| ·形态学特征 | 第49-51页 |
| ·光密度特征 | 第51-53页 |
| ·纹理特征 | 第53-54页 |
| ·分形特征 | 第54-55页 |
| ·骨髓细胞数据集构建 | 第55-56页 |
| ·同类算法对比结论 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于极限学习机集成的骨髓细胞分类 | 第58-82页 |
| ·ELM 算法 | 第58-63页 |
| ·单隐层前馈神经网络 | 第58-59页 |
| ·ELM 原理 | 第59-61页 |
| ·分类流程 | 第61-63页 |
| ·ELM 与 BP、SVM 的比较 | 第63-68页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第63-64页 |
| ·SVM 原理 | 第64-67页 |
| ·理论上对比结论 | 第67-68页 |
| ·ELM 的集成设计 | 第68-75页 |
| ·分类器集成原理及研究历史 | 第68-69页 |
| ·CA-E-ELM 算法及流程 | 第69-71页 |
| ·元胞自动机抽样 | 第71-73页 |
| ·元胞自动机转换规则 | 第73-75页 |
| ·实验及结果分析 | 第75-81页 |
| ·仿真平台 | 第75-76页 |
| ·参数设置及比较 | 第76-77页 |
| ·基分类器实验结果 | 第77-78页 |
| ·分类器集成实验结果 | 第78-79页 |
| ·实验仿真界面 | 第79-80页 |
| ·结果分析 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 6 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·总结 | 第82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 附录 A | 第90-92页 |
| 作者简历 | 第92页 |