基于高斯混合密度模型的医学图像聚类研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容与创新点 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 聚类分析 | 第16-28页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第16-18页 |
| ·聚类定义 | 第16-17页 |
| ·聚类算法的要求 | 第17-18页 |
| ·相似性测度 | 第18-23页 |
| ·距离 | 第19-21页 |
| ·相似系数 | 第21-23页 |
| ·聚类准则函数 | 第23-24页 |
| ·聚类算法分类 | 第24-27页 |
| ·划分的方法 | 第24-25页 |
| ·层次的方法 | 第25页 |
| ·基于密度的方法 | 第25-26页 |
| ·基于网格的方法 | 第26页 |
| ·基于模型的方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 高斯混合密度模型及其参数估计 | 第28-43页 |
| ·概率密度函数估计的方法 | 第28-36页 |
| ·概率密度函数的参数估计 | 第28-32页 |
| ·概率密度函数的非参数估计 | 第32-36页 |
| ·高斯混合密度模型的基本概念 | 第36-37页 |
| ·高斯混合模型的参数估计 | 第37-40页 |
| ·不完全数据的问题 | 第37-38页 |
| ·EM算法 | 第38-39页 |
| ·基于EM的GMDM参数估计 | 第39-40页 |
| ·模型选择 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于GMDM的医学图像数据分布 | 第43-61页 |
| ·GMDM表示医学图像数据分布 | 第43-45页 |
| ·基于GMDM的医学图像数据分布描述 | 第43-44页 |
| ·MIGMDM的构造 | 第44-45页 |
| ·MIGMDM的分量数 | 第45-55页 |
| ·准则函数确定MIGMDM的分量数 | 第45-54页 |
| ·试探法确定MIGMDM的分量数 | 第54-55页 |
| ·MIGMDM参数的初始化 | 第55-56页 |
| ·EM算法估计医学图像高斯混合密度模型的参数 | 第56-59页 |
| ·基于MIGMDM的医学图像聚类系统 | 第59-60页 |
| ·MIGMDM的医学图像聚类系统 | 第59-60页 |
| ·Bayes判别准则 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于MIGMDM的医学图像聚类分析 | 第61-73页 |
| ·医学图像预处理 | 第61-63页 |
| ·聚类评价准则 | 第63页 |
| ·基于MIGMDM的医学图像聚类 | 第63-64页 |
| ·基于MIGMDM的医学图像聚类的改进算法 | 第64-68页 |
| ·蚁群算法和蚁群聚类算法 | 第65页 |
| ·基于蚁群聚类算法的聚类中心 | 第65-66页 |
| ·基于蚁群的MIGMDM的医学图像聚类 | 第66-68页 |
| ·基于加权MIGMDM的医学图像聚类 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·论文总结 | 第73-74页 |
| ·下一步工作 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录一:读研期间发表和录用论文目录 | 第80-81页 |
| 附录二:读硕期间参与的项目目录 | 第81页 |
