基于图熵的医学图像聚类方法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 目前研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 问题与不足 | 第14-15页 |
| 1.4 研究主要内容 | 第15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 医学图像聚类相关技术介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 医学图像预处理介绍 | 第17-19页 |
| 2.2 医学图像特征提取 | 第19-21页 |
| 2.2.1 灰度共生矩阵 | 第20页 |
| 2.2.2 局部二值模式 | 第20-21页 |
| 2.2.3 Gabor滤波器 | 第21页 |
| 2.2.4 马尔科夫随机场模型 | 第21页 |
| 2.3 图像相似性度量 | 第21-22页 |
| 2.4 图像聚类方法 | 第22-23页 |
| 2.5 图像可视化技术简介 | 第23-26页 |
| 2.5.1 D3可视化工具 | 第24-25页 |
| 2.5.2 Recline可视化工具库 | 第25页 |
| 2.5.3 OpenGL图形程序接口 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小节 | 第26-27页 |
| 第3章 医学图像图模型及其稀疏化方法研究 | 第27-37页 |
| 3.1 本章研究主要技术框架 | 第27页 |
| 3.2 医学图像预处理 | 第27-28页 |
| 3.3 医学图像相似度计算 | 第28-30页 |
| 3.4 医学图像图建模过程 | 第30-31页 |
| 3.5 图的稀疏化方法 | 第31-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于图熵的医学图像聚类方法及其可视化 | 第37-45页 |
| 4.1 带权无向图熵的计算方法 | 第37-39页 |
| 4.2 基于图熵的带权无向图聚类方法 | 第39-40页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 4.3.1 稀疏因子选取情况分析 | 第41页 |
| 4.3.2 与现有几种聚类算法进行对比 | 第41-42页 |
| 4.4 医学图像聚类可视化 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
