| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 人工免疫算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 图像聚类算法研究现状 | 第12页 |
| 1.3.3 人工免疫在聚类算法中的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.4 图像分割理论基础 | 第13-16页 |
| 1.4.1 图像分割概念 | 第13页 |
| 1.4.2 图像分割算法 | 第13-16页 |
| 1.5 医学图像分割的评价 | 第16-17页 |
| 1.6 本文的主要工作和各章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 医学图像预处理算法的比较分析与改进 | 第19-25页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 图像噪声 | 第19页 |
| 2.3 图像滤波 | 第19-21页 |
| 2.3.1 均值滤波算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 中值滤波算法 | 第20页 |
| 2.3.3 改进型的开关极值中值滤波 | 第20-21页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 免疫算法的比较分析与改进 | 第25-42页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 生物免疫系统 | 第25-27页 |
| 3.2.1 免疫系统的几个基本概念 | 第25-26页 |
| 3.2.2 生物免疫系统的组成 | 第26-27页 |
| 3.2.3 生物免疫系统的功能 | 第27页 |
| 3.3 人工免疫算法研究 | 第27-32页 |
| 3.3.1 人工免疫算法原理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 人工免疫算法特性 | 第28-29页 |
| 3.3.3 人工免疫系统模型 | 第29-30页 |
| 3.3.4 人工免疫系统与其它方法比较 | 第30-32页 |
| 3.4 克隆选择原理 | 第32-34页 |
| 3.4.1 克隆选择思想 | 第32页 |
| 3.4.2 克隆选择算法 | 第32-34页 |
| 3.5 克隆选择算法中的基本定义 | 第34-35页 |
| 3.6 克隆选择算法的改进 | 第35-38页 |
| 3.6.1 克隆选择算法的缺陷 | 第35页 |
| 3.6.2 克隆选择算法的改进 | 第35-38页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 模糊聚类算法的比较分析与改进 | 第42-54页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 聚类定义和主要聚类算法 | 第42-44页 |
| 4.3 模糊聚类算法 | 第44-45页 |
| 4.3.1 模糊聚类理论 | 第44页 |
| 4.3.2 模糊集合概述 | 第44-45页 |
| 4.4 模糊C-均值聚类 | 第45-46页 |
| 4.5 模糊C-均值聚类算法的改进 | 第46-49页 |
| 4.5.1 模糊C-均值聚类算法的缺陷 | 第46页 |
| 4.5.2 模糊C-均值聚类算法的改进 | 第46-49页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第49-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于改进克隆选择算法和改进模糊聚类分析的医学图像分割 | 第54-66页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 构造基于克隆选择算法的模糊聚类分析(AICM-FCM) | 第54-57页 |
| 5.3 改进的克隆选择算法的模糊聚类算法(newAICM-FCM) | 第57-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66-67页 |
| 6.2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获得奖项 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
