| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 医学影像检索技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 医学图像检索 | 第15-29页 |
| 2.1 医学图像检索技术概况 | 第15-17页 |
| 2.2 基于内容的医学影像检索框架 | 第17-18页 |
| 2.3 图像底层特征提取技术 | 第18-25页 |
| 2.3.1 灰度特征 | 第19-20页 |
| 2.3.2 形状特征 | 第20-23页 |
| 2.3.3 纹理特征 | 第23-25页 |
| 2.4 相似性测量方法 | 第25-26页 |
| 2.5 相关反馈技术 | 第26-27页 |
| 2.6 图像数据库索引机制 | 第27页 |
| 2.7 图像检索性能评价技术 | 第27-28页 |
| 2.8 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于灰度-形状特征的检索算法研究 | 第29-51页 |
| 3.1 基于灰度特征的检索算法研究 | 第29-36页 |
| 3.1.1 传统的灰度直方图算法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 改进的灰度直方图算法 | 第30-33页 |
| 3.1.3 相似性测量方法 | 第33页 |
| 3.1.4 算法仿真与结果分析 | 第33-36页 |
| 3.2 基于形状特征的检索算法研究 | 第36-46页 |
| 3.2.1 传统的小波模极大值边缘检测算法 | 第36-37页 |
| 3.2.2 改进的小波模极大值边缘检测算法 | 第37-41页 |
| 3.2.3 形状特征提取 | 第41-43页 |
| 3.2.4 相似性测量方法 | 第43页 |
| 3.2.5 算法仿真与结果分析 | 第43-46页 |
| 3.3 灰度-形状特征融合 | 第46-49页 |
| 3.3.1 灰度-形状特征归一化 | 第46-47页 |
| 3.3.2 融合检索的相似性测量 | 第47页 |
| 3.3.3 融合检索算法仿真与结果分析 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于纹理特征的检索算法研究 | 第51-61页 |
| 4.1 传统的灰度共生矩阵算法 | 第51-53页 |
| 4.2 改进的灰度共生矩阵算法 | 第53-57页 |
| 4.2.1 梯度相位互信息 | 第53-55页 |
| 4.2.2 蒙板图去除背景 | 第55-56页 |
| 4.2.3 纹理特征提取及相似性测量 | 第56-57页 |
| 4.3 算法仿真与结果分析 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于内容的医学影像检索软件系统设计及实现 | 第61-69页 |
| 5.1 医学图像预处理 | 第61-62页 |
| 5.2 系统的功能模块设计 | 第62-63页 |
| 5.3 系统的数据库设计 | 第63-65页 |
| 5.4 系统的检索流程 | 第65-66页 |
| 5.5 系统的主要操作界面 | 第66-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表论文、计算机软件著作权申请情况 | 第77页 |