舌面图像特征分析与证候辅助诊断分类研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-17页 |
第1章 绪论 | 第17-32页 |
·课题背景和研究意义 | 第17-18页 |
·研究现状 | 第18-28页 |
·信号层次 | 第20-22页 |
·特征层次 | 第22-26页 |
·模型层次 | 第26-27页 |
·系统层次 | 第27-28页 |
·现有研究中存在的问题 | 第28-29页 |
·课题来源 | 第29页 |
·本文主要研究内容 | 第29-32页 |
第2章 舌图像获取及预处理 | 第32-43页 |
·引言 | 第32页 |
·舌图像获取 | 第32-33页 |
·舌图像分割 | 第33页 |
·舌图像反光点处理 | 第33-36页 |
·检测舌图像反光点 | 第33-35页 |
·去除舌图像反光点 | 第35-36页 |
·舌形校正 | 第36-42页 |
·舌形长度准则 | 第36-38页 |
·舌形面积准则 | 第38页 |
·舌形角度准则 | 第38-39页 |
·组合准则校正舌形 | 第39-41页 |
·舌形校正准确性 | 第41-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第3章 舌色特征分析 | 第43-64页 |
·引言 | 第43-45页 |
·FCM算法简介及其改进 | 第45-47页 |
·舌色分析半监督学习算法框架 | 第47-48页 |
·前向选择 | 第48-52页 |
·舌象像素聚类 | 第48-49页 |
·人工标定舌象像素类别 | 第49-52页 |
·后向选择 | 第52-55页 |
·初始原型集像素聚类 | 第53页 |
·人工标定原型集像素类别 | 第53-55页 |
·实验结果 | 第55-63页 |
·像素原型集分布 | 第55-57页 |
·舌图像像素分类结果 | 第57-59页 |
·两种医学相关应用 | 第59-60页 |
·舌图像总体颜色分类 | 第60-63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
第4章 舌尖纹理分析 | 第64-76页 |
·引言 | 第64-65页 |
·舌尖纹理获取 | 第65-67页 |
·舌尖纹理表达与分类 | 第67-69页 |
·Gabor滤波器组 | 第67-68页 |
·线性判别分析 | 第68-69页 |
·实验结果 | 第69-75页 |
·准确性评估 | 第69-70页 |
·颜色通道选择 | 第70-72页 |
·方向与尺度 | 第72页 |
·预处理效果 | 第72-74页 |
·与其他方法的比较 | 第74-75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
第5章 舌形特征分析 | 第76-90页 |
·引言 | 第76-78页 |
·特征提取 | 第78-82页 |
·基于长度的舌形子特征 | 第78-80页 |
·基于面积的舌形子特征 | 第80-82页 |
·基于角度的舌形子特征 | 第82页 |
·舌形分类 | 第82-87页 |
·构建层次结构 | 第83-84页 |
·计算相对权重 | 第84-85页 |
·计算总体权重 | 第85-86页 |
·模糊舌形分类 | 第86-87页 |
·实验结果 | 第87-89页 |
·本章小结 | 第89-90页 |
第6章 基于舌象特征的八纲证候诊断分类 | 第90-112页 |
·八纲证候诊断分类概述 | 第90-91页 |
·寒热证候分类 | 第91-104页 |
·寒热证候相关概念 | 第91-93页 |
·期望最大化聚类 | 第93-96页 |
·人工标定 | 第96-97页 |
·基于查找表的像素分类 | 第97-98页 |
·实验结果 | 第98-104页 |
·表里证候分类 | 第104-108页 |
·表里证候相关概念 | 第104页 |
·舌面纹理获取 | 第104-106页 |
·纹理特征表达与识别 | 第106页 |
·表里证候分类 | 第106-107页 |
·实验结果 | 第107-108页 |
·虚实证候分类 | 第108-111页 |
·虚实证候相关概念 | 第108页 |
·舌边病理区域切割 | 第108-109页 |
·颜色特征提取 | 第109-110页 |
·纹理特征提取 | 第110页 |
·基于特征层融合的虚实证候分类 | 第110页 |
·实验结果 | 第110-111页 |
·本章小结 | 第111-112页 |
结论 | 第112-114页 |
参考文献 | 第114-125页 |
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第125-128页 |
致谢 | 第128-129页 |
个人简历 | 第129页 |