基于BoW模型与稀疏表示的乳腺肿块良恶性分类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究进展及现状 | 第8-10页 |
| ·乳腺图像分类研究 | 第8-9页 |
| ·基于模式识别技术的乳腺肿块分类研究现状 | 第9-10页 |
| ·测试数据库简介 | 第10-11页 |
| ·论文研究成果与安排 | 第11-15页 |
| 第二章 基于 BoW 模型的乳腺肿块分类 | 第15-29页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·BoW 模型 | 第15-20页 |
| ·BoW 模型简介 | 第15-16页 |
| ·SIFT 特征 | 第16-20页 |
| ·基于 BoW 模型的乳腺肿块表示 | 第20-22页 |
| ·特征提取 | 第20-21页 |
| ·生成字典 | 第21页 |
| ·乳腺肿块的表示 | 第21-22页 |
| ·基于支持向量机的乳腺肿块分类 | 第22-27页 |
| ·支持向量机简介 | 第22-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于语义主题模型的乳腺肿块分类 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·语义主题模型 | 第29-35页 |
| ·pLSA 模型简介 | 第30-31页 |
| ·潜在狄利克雷分配模型 LDA | 第31-33页 |
| ·基于 Gibbs 采样的 LDA 参数估计 | 第33-35页 |
| ·基于空间金字塔匹配的 LDA 模型 | 第35-38页 |
| ·基于空间金字塔分块策略的区域生成 | 第35-36页 |
| ·基于空间金字塔匹配的 LDA 模型 | 第36-37页 |
| ·乳腺良恶性肿块分类的实现 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于稀疏编码的乳腺肿块分类 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于稀疏编码的乳腺肿块特征提取 | 第41-45页 |
| ·稀疏表示 | 第41-43页 |
| ·SIFT 特征的稀疏编码 | 第43-44页 |
| ·基于稀疏表示的区域特征提取 | 第44-45页 |
| ·基于 ReliefF 的特征选择 | 第45-47页 |
| ·ReliefF 算法简介 | 第45-46页 |
| ·基于 ReliefF 的特征降维 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果及参与的科研项目 | 第61-62页 |
