B超肝脏图像分类器研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-13页
·研究课题的目的和意义	第8页
·本课题国内外研究现状	第8-11页
·论文的主要研究内容	第11-13页
2 分类与评价方法	第13-26页
·引言	第13页
·K 均值算法原理	第13-14页
·BP 神经网络算法原理	第14-19页
·支持向量机(SVM)	第19-23页
·支持向量机算法流程	第19-22页
·支持向量机的特点	第22-23页
·ROC 分析的基本原理	第23-25页
·本章小结	第25-26页
3 B 超肝脏图像分类系统	第26-36页
·系统概述	第26页
·图像采集	第26-27页
·感兴趣区域选取	第27-29页
·模糊增强预处理方法	第29-32页
·特征提取	第32页
·不同分类方法的分类器结构及流程	第32-35页
·本章小结	第35-36页
4 模糊增强预处理方法和特征选择在分类中的研究	第36-49页
·引言	第36页
·基于模糊增强预处理方法分类实验	第36-39页
·选择不同特征组合的实验与比较	第39-44页
·实验结果分析	第44-47页
·本章小结	第47-49页
5 不同分类器系统评价与实验比较	第49-59页
·引言	第49页
·K 均值实验	第49-50页
·BP 神经网络实验	第50-52页
·SVM 实验	第52-57页
·实验结果分析	第57-59页
6 总结与下一步要展开的工作	第59-61页
·主要研究成果与结论	第59页
·下一步要展开的工作	第59-61页
致谢	第61-62页
参考文献	第62-65页