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宫颈细胞形态学检测中的背景解析方法及应用

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-13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10-11页
        1.2.1 国外研究现状第10页
        1.2.2 国内研究现状第10-11页
    1.3 本文的研究内容第11页
    1.4 论文结构安排第11-13页
第2章 模糊聚类分析理论基础第13-18页
    2.1 丑小鸭定理及推论第13-16页
        2.1.1 丑小鸭定理的基础理论第13-14页
        2.1.2 丑小鸭定理的推论第14页
        2.1.3 模糊集合的定义第14-15页
        2.1.4 模糊集合的运算第15-16页
    2.2 模糊聚类分析步骤第16-17页
        2.2.1 数据标准化第16页
        2.2.2 模糊聚类在模式识别中的应用第16-17页
    2.3 本章小结第17-18页
第3章 宫颈细胞复杂背景的视觉特征及区分性分析第18-26页
    3.1 中表层细胞的视觉特征描述第20-21页
        3.1.1 中表层细胞的来源第20页
        3.1.2 中表层细胞的视觉特征第20-21页
    3.2 基底层和副基底层细胞背景的视觉特征描述第21-24页
        3.2.1 基底层和副基底层细胞的来源第21-22页
        3.2.2 基底层和副基底层细胞的视觉特征第22-23页
        3.2.3 基底层和副基底层细胞背景与中表层细胞背景的区分性第23-24页
    3.3 块状物覆盖背景的视觉特征描述第24-25页
        3.3.1 块状物的来源第24页
        3.3.2 块状物的视觉特征第24-25页
    3.4 本章小结第25-26页
第4章 基底层和副基底层细胞背景的解析方法研究第26-44页
    4.1 基底层和副基底层细胞的检测第26-36页
        4.1.1 基底层和副基底层细胞的特征提取第26-27页
        4.1.2 特征参数模型建立第27-28页
        4.1.3 基底和副基底层细胞特征参数分析第28-35页
        4.1.4 有效数据分析第35页
        4.1.5 基于模糊聚类的基底和副基底细胞判别第35-36页
    4.2 基底层和副基底层细胞背景的判别第36-39页
        4.2.1 基底层和副基底层细胞背景判别依据第36-38页
        4.2.2 基于多模式识别的基底层和副基底层细胞背景判别方法第38-39页
    4.3 检测算法流程第39-41页
    4.4 有效性分析第41-43页
        4.4.1 基底层和副基底层细胞的判别有效性分析第41-43页
        4.4.2 基底层和副基底细胞背景的判别有效性分析第43页
    4.5 本章小结第43-44页
第5章 块状物覆盖背景的解析方法研究第44-63页
    5.1 基于多截集的图像分割方法第44-45页
        5.1.1 基本思想第44-45页
        5.1.2 多截集分割方法的应用第45页
    5.2 基于多截集方法的块状物分割模型第45-53页
        5.2.1 块状物覆盖背景多截集的获取第45-52页
        5.2.2 多截集分割模型的建立第52-53页
    5.3 特征参数模型建立第53-55页
    5.4 模糊聚类在块状物覆盖背景检测中的应用第55-59页
        5.4.1 块状物面积特征的计算第55-56页
        5.4.2 背景中块状物个数和总面积的计算第56-58页
        5.4.3 基于模糊聚类的块状物覆盖背景判别第58-59页
    5.5 检测算法流程第59-61页
    5.6 有效性验证第61-62页
        5.6.1 多截集分割块状物覆盖背景的有效性第61页
        5.6.2 块状物覆盖背景判别的有效性第61-62页
    5.7 本章小结第62-63页
第6章 背景解析方法的实际应用第63-68页
    6.1 宫颈细胞学玻片扫描影像分析系统介绍第63-64页
    6.2 背景解析方法的意义第64-65页
    6.3 背景解析方法的实现第65-67页
        6.3.1 背景解析方法的实现过程第65-67页
        6.3.2 背景解析方法实现的有效性第67页
    6.4 本章小结第67-68页
第7章 总结和展望第68-70页
    7.1 本文总结第68-69页
    7.2 工作展望第69-70页
参考文件第70-73页
发表论文和参与科研情况说明第73-74页
致谢第74-75页

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