| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于肺癌的计算机辅助诊断研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 特征选择研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 小结 | 第14-15页 |
| 第二章 特征选择方法综述 | 第15-27页 |
| 2.1 特征选择的定义 | 第15页 |
| 2.2 特征选择的框架 | 第15-19页 |
| 2.2.1 特征选择的基本框架 | 第15-17页 |
| 2.2.2 特征选择的改进框架 | 第17-19页 |
| 2.3 特征选择的分类 | 第19-26页 |
| 2.3.1 基于不同搜索策略的特征选择方法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于不同评估准则的特征选择方法 | 第22-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 孤立性肺结节的实验数据集 | 第27-37页 |
| 3.1 原始数据集 | 第27-29页 |
| 3.1.1 PET-CT 简介 | 第27-28页 |
| 3.1.2 实验数据集收集 | 第28-29页 |
| 3.2 基于影像学诊断的肺结节标注特征集 | 第29-32页 |
| 3.2.1 孤立性肺结节的 CT 征象 | 第29-31页 |
| 3.2.2 孤立性肺结节的其它征象 | 第31页 |
| 3.2.3 肺结节标注特征集 | 第31-32页 |
| 3.3 基于特征提取的肺结节特征集 | 第32-35页 |
| 3.3.1 PET-CT 计算机辅助诊断 | 第32-33页 |
| 3.3.2 孤立性肺结节的特征提取 | 第33-35页 |
| 3.5 小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于信息论的特征选择算法研究 | 第37-47页 |
| 4.1 信息论基础知识 | 第37-41页 |
| 4.1.1 信息熵 | 第37-38页 |
| 4.1.2 联合信息熵 | 第38页 |
| 4.1.3 条件信息熵 | 第38-39页 |
| 4.1.4 互信息 | 第39-40页 |
| 4.1.5 条件互信息 | 第40-41页 |
| 4.2 基于互信息度量准则的经典过滤式特征选择方法研究 | 第41-43页 |
| 4.3 基于 JMI 的 PET-CT 孤立性肺结节混合式特征选择算法 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.5 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于灰色关联分析的特征选择算法研究 | 第47-63页 |
| 5.1 灰色关联分析概述 | 第47-51页 |
| 5.1.1 灰色系统定义 | 第47页 |
| 5.1.2 灰色关联四公理 | 第47-48页 |
| 5.1.3 灰色关联分析的基本框架 | 第48-51页 |
| 5.2 基于灰色关联度的关联分析模型 | 第51-56页 |
| 5.2.1 基于邓氏关联度的关联分析模型 | 第51-53页 |
| 5.2.2 基于绝对关联度的关联分析模型 | 第53-54页 |
| 5.2.3 基于相对关联度的关联分析模型 | 第54-55页 |
| 5.2.4 基于综合关联度的关联分析模型 | 第55-56页 |
| 5.3 基于灰色关联分析的 PET-CT 孤立性肺结节特征选择算法 | 第56-59页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第59-62页 |
| 5.5 小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
