基于时序信息建模的有丝分裂事件检测方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 图像预处理 | 第16-30页 |
| 2.1 图像降噪 | 第16-17页 |
| 2.2 图像增强 | 第17-18页 |
| 2.3 候选子序列提取 | 第18-19页 |
| 2.4 视觉特征提取 | 第19-29页 |
| 2.4.1 SIFT特征 | 第19-23页 |
| 2.4.2 GIST特征 | 第23-24页 |
| 2.4.3 HOG特征 | 第24-26页 |
| 2.4.4 CNN特征 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 典型时序模型 | 第30-40页 |
| 3.1 条件随机场模型 | 第30-34页 |
| 3.1.1 CRF基本概念 | 第30-32页 |
| 3.1.2 CRF参数估计和模型学习 | 第32-34页 |
| 3.2 隐状态条件随机场模型 | 第34-37页 |
| 3.2.1 HCRF基本概念 | 第34-35页 |
| 3.2.2 HCRF参数估计和模型学习 | 第35-37页 |
| 3.3 隐状态条件神经场模型 | 第37-39页 |
| 3.3.1 HSCNF基本概念 | 第37-38页 |
| 3.3.2 HSCNF参数估计和模型学习 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于顺序信息建模的有丝分裂事件识别和定位 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40-43页 |
| 4.2 有丝分裂事件顺序信息建模 | 第43-47页 |
| 4.2.1 矢量函数 | 第43-45页 |
| 4.2.2 序列顺序特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2.3 参数学习 | 第46-47页 |
| 4.3 有丝分裂事件识别 | 第47-48页 |
| 4.4 有丝分裂事件定位 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-52页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第52-64页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第52-53页 |
| 5.2 评测指标 | 第53页 |
| 5.3 矢量函数性能分析 | 第53-55页 |
| 5.4 序列特征分析 | 第55-57页 |
| 5.5 细胞图像序列识别和定位结果分析比较 | 第57-61页 |
| 5.5.1 图像序列识别结果分析比较 | 第57-59页 |
| 5.5.2 图像序列阶段定位结果分析比较 | 第59-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-64页 |
| 第6章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
