脑组织MRI的分类和分割研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文组织架构 | 第14-16页 |
| 第2章 分割算法理论基础 | 第16-25页 |
| 2.1 聚类算法 | 第16页 |
| 2.2 FCM算法 | 第16-22页 |
| 2.2.1 基于代价函数的模糊聚类目标公式 | 第16-17页 |
| 2.2.2 FCM算法原理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 BCFCM算法 | 第18-19页 |
| 2.2.4 基于核的FCM聚类算法 | 第19-22页 |
| 2.3 MICO算法 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于核的FCM聚类算法及其改进 | 第25-35页 |
| 3.1 改进的基于核的FCM算法 | 第25-28页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第28-34页 |
| 3.2.1 实验数据集及工具 | 第28-29页 |
| 3.2.2 实验性能衡量基础 | 第29页 |
| 3.2.3 实验结果对比 | 第29-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 脑瘤MRI的分类 | 第35-46页 |
| 4.1 肿瘤介绍 | 第35页 |
| 4.2 肿瘤的分类 | 第35-37页 |
| 4.3 肿瘤提取 | 第37-38页 |
| 4.4 SVM运算 | 第38-42页 |
| 4.4.1 SVM简介 | 第38-41页 |
| 4.4.2 特征值的选择 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第42-45页 |
| 4.5.1 实验数据集及工具 | 第42-43页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第43-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 总结和展望 | 第46-48页 |
| 5.1 本文工作的总结 | 第46页 |
| 5.2 展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 作者简介 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
