| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·问题的提出 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基于用户反馈的图像检索相关技术 | 第16-30页 |
| ·图像特征提取 | 第16-21页 |
| ·颜色特征提取 | 第17-19页 |
| ·纹理特征提取 | 第19-20页 |
| ·形状特征提取 | 第20-21页 |
| ·相关反馈技术介绍 | 第21-26页 |
| ·查询点移动算法 | 第22-23页 |
| ·特征权重优化算法 | 第23-24页 |
| ·贝叶斯推理 | 第24-25页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第25-26页 |
| ·评价标准 | 第26-28页 |
| ·查全率和查准率 | 第26-27页 |
| ·响应时间 | 第27页 |
| ·排序评价方法 | 第27-28页 |
| ·匹配百分数 | 第28页 |
| ·现有相关反馈技术存在的问题 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于用户反馈的医学图像搜索 | 第30-44页 |
| ·基于用户反馈的医学图像搜索框架 | 第30-31页 |
| ·医学图像切割及特征提取 | 第31-35页 |
| ·医学图像感兴趣区域的提取 | 第32-33页 |
| ·ROI 特征属性提取 | 第33-35页 |
| ·ROI 聚类 | 第35-39页 |
| ·相似性度量 | 第35-36页 |
| ·遗传算法聚类 | 第36-39页 |
| ·用户兴趣点分析 | 第39-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于用户反馈的医学图像分类 | 第44-57页 |
| ·支持向量机分类 | 第44-47页 |
| ·支持向量机算法 | 第44-47页 |
| ·CBIR 中的基于 SVM 的相关反馈存在的问题 | 第47页 |
| ·不对称引导集成SVM | 第47-49页 |
| ·不对称引导集成 SVM | 第47-48页 |
| ·AB-SVM 中使用的聚合结构及规则 | 第48-49页 |
| ·医学图像分类 | 第49-53页 |
| ·训练样本 | 第50-51页 |
| ·图像分类 | 第51-53页 |
| ·计算复杂度分析 | 第53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |