面向医学影像的高维索引的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究性现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 高维数据知识简介 | 第15-25页 |
| 2.1 高维数据特点 | 第15-17页 |
| 2.2 高维数据的几种查询方式 | 第17-19页 |
| 2.2.1 高维数据的度量方式 | 第17-18页 |
| 2.2.2 高维数据的查询方式 | 第18-19页 |
| 2.3 高维索引简介 | 第19-23页 |
| 2.3.1 高维索引分类 | 第19-20页 |
| 2.3.2 典型高维索引介绍 | 第20-23页 |
| 2.4 高维索引评价机制 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 医学影像数据分析 | 第25-37页 |
| 3.1 影像数据分析 | 第25-30页 |
| 3.1.1 特征维度阈值差异大 | 第25-27页 |
| 3.1.2 各个特征分布差异大 | 第27-28页 |
| 3.1.3 数据分布不均 | 第28-30页 |
| 3.2 高维数据降维 | 第30-35页 |
| 3.2.1 降维定义 | 第30-31页 |
| 3.2.2 降维空间中的搜索 | 第31-34页 |
| 3.2.3 SVD降维 | 第34-35页 |
| 3.2.4 高维数据处理 | 第35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 改进的近似平衡KD树 | 第37-49页 |
| 4.1 传统的KD树索引 | 第37-39页 |
| 4.1.1 KD树背景 | 第37页 |
| 4.1.2 KD树的数据结构 | 第37-38页 |
| 4.1.3 KD树的构建 | 第38页 |
| 4.1.4 KD树的查询 | 第38页 |
| 4.1.5 KD树的删除 | 第38-39页 |
| 4.2 基于统计的近似平衡KD树 | 第39-47页 |
| 4.2.1 分布差异的鉴别 | 第39-40页 |
| 4.2.2 数据结构的设计 | 第40页 |
| 4.2.3 近似平衡KD树的构建 | 第40-42页 |
| 4.2.4 KNN查询 | 第42-44页 |
| 4.2.5 再插入与调整 | 第44-46页 |
| 4.2.6 数据删除 | 第46页 |
| 4.2.7 索引的序列化和反序列化 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于R树系列的改进 | 第49-69页 |
| 5.1 R树系列索引 | 第49-55页 |
| 5.1.1 R树的背景 | 第49页 |
| 5.1.2 R树的数据结构 | 第49-50页 |
| 5.1.3 R树的构建 | 第50-52页 |
| 5.1.4 R树的查询 | 第52-53页 |
| 5.1.5 R树的删除 | 第53-54页 |
| 5.1.6 R树的改进 | 第54-55页 |
| 5.2 基于R树的无重合索引 | 第55-67页 |
| 5.2.1 数据的区域划分 | 第55-56页 |
| 5.2.2 索引数据结构 | 第56-57页 |
| 5.2.3 无重合的构建 | 第57-61页 |
| 5.2.4 最佳优先的KNN查询 | 第61-66页 |
| 5.2.5 再插入与调整 | 第66页 |
| 5.2.6 数据删除 | 第66-67页 |
| 5.2.7 序列化与反序列化 | 第67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 实现与性能分析 | 第69-77页 |
| 6.1 实验环境 | 第69-70页 |
| 6.1.1 实验配置 | 第69页 |
| 6.1.2 数据集选择 | 第69-70页 |
| 6.2 实验结果与性能分析 | 第70-75页 |
| 6.2.1 近似平衡KD树测试 | 第71-72页 |
| 6.2.2 无重合的R树改进测试 | 第72-74页 |
| 6.2.3 对比测试 | 第74-75页 |
| 6.3 本章小结 | 第75-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 总结 | 第77-78页 |
| 7.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
