基于迁移学习的幼稚前体细胞和骨小梁识别研究

摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-10页
目录	第10-12页
第一章 绪论	第12-19页
·研究背景及意义	第12-13页
·细胞图像处理的研究现状	第13-16页
·本文的组织结构	第16-19页
第二章 骨髓图像处理基础技术	第19-28页
·骨髓图像分割	第19-20页
·图像处理技术	第20-27页
·基础运算	第21-24页
·基本分割方法	第24-27页
·本章小结	第27-28页
第三章 骨髓图像中细胞的分割和特征提取	第28-57页
·传统分水岭分割方法	第28-31页
·分水岭分割的理论思想	第28-30页
·传统分水岭分割应用	第30-31页
·改进的自适应控制标记分水岭分割方法	第31-39页
·图像预处理	第32-33页
·自适应面积求取	第33-36页
·自适应重构	第36-37页
·控制标记梯度分水岭	第37-39页
·实验	第39-53页
·实验数据	第40-41页
·实验结果	第41-51页
·算法对比实验	第51-53页
·细胞特征提取	第53-56页
·本章小结	第56-57页
第四章 幼稚前体细胞识别	第57-75页
·支持向量机	第58-61页
·迁移学习	第61-63页
·基于迁移学习的SVM的骨髓幼稚前体细胞识别算法	第63-68页
·实验	第68-74页
·实验数据集	第68-71页
·实验分析	第71-74页
·本章小结	第74-75页
第五章 骨小梁的识别及其与幼稚前体细胞的距离统计	第75-84页
·骨小梁识别算法流程	第75-78页
·骨小梁与幼稚前体细胞的距离	第78-79页
·实验结果	第79-83页
·本章小结	第83-84页
第六章 总结与展望	第84-86页
·总结	第84-85页
·展望	第85-86页
硕士研究生期间的学术成果	第86-87页
参考文献	第87-90页
致谢	第90页