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新颖的模式分类算法MatMHKS及在乳腺癌计算机辅助诊断中的应用

第一章 绪论第1-18页
   ·模式识别及模式分类第13-15页
   ·模式识别在乳腺癌诊断中的应用第15-16页
   ·本文主要的工作第16-17页
   ·本文各章内容安排第17-18页
第二章 线性分类器第18-24页
   ·线性判别函数第18-20页
   ·Ho-Kashyap 算法第20-21页
   ·正则化的 Ho-Kashyap 算法(MHKS)第21-24页
第三章 面向矩阵模式的正则化 H-K 算法第24-29页
   ·算法的提出第24页
   ·面向矩阵模式的正则化 H-K 算法第24-27页
   ·MatMHKS 与 MHKS 算法之间的关系第27-29页
第四章 实验以及相关讨论第29-36页
   ·实验相关数据集第29页
   ·实验的初始化以及参数的选择第29-31页
   ·实验结果第31-32页
   ·图像数据库上的进一步实验第32-33页
   ·进一步的探讨第33-34页
   ·MatMHKS 与 MatPCA、MatFLDA 之间的比较第34-35页
   ·本章总结第35-36页
第五章 MatMHKS 算法在乳腺癌诊断上的应用第36-45页
   ·乳腺癌计算机辅助诊断系统概述第36-37页
   ·图像预处理第37-39页
   ·特征提取第39-42页
   ·代价敏感的面向矩阵模式的正则化 Ho-Kashyap 算法第42-43页
   ·实验结果及讨论第43-44页
   ·本章总结第44-45页
第六章 总结及后继工作第45-46页
   ·总结第45页
   ·后继工作第45-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-51页
硕士研究生期间参与的科研项目及发表的论文第51页

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