基于群体智能的真假肺结节分类算法研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·背景 | 第11-12页 |
| ·现状 | 第12-14页 |
| ·研究路线与论文结构 | 第14-17页 |
| 第2章 相关技术背景介绍 | 第17-25页 |
| ·肺结节CAD系统介绍 | 第17-18页 |
| ·特征提取 | 第18-20页 |
| ·分类器 | 第20-22页 |
| ·群体智能优化 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于多特征的肺结节分类算法设计 | 第25-43页 |
| ·肺结节特点分析 | 第25-28页 |
| ·多特征提取 | 第28-34页 |
| ·灰度特征 | 第28-29页 |
| ·纹理特征 | 第29-31页 |
| ·形状特征 | 第31-33页 |
| ·梯度特征 | 第33-34页 |
| ·多特征组合 | 第34页 |
| ·真假阳性分类 | 第34-41页 |
| ·SVM原理 | 第34-36页 |
| ·RBF核函数 | 第36-37页 |
| ·基于不均衡分类SVM分类算法 | 第37-38页 |
| ·数据集采样 | 第38-40页 |
| ·基于SVM的组合分类 | 第40-41页 |
| ·分类算法设计 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于群体智能的分类优化 | 第43-61页 |
| ·优化方式和评价 | 第43-44页 |
| ·遗传算法 | 第44-50页 |
| ·遗传算法实现中的特点 | 第45页 |
| ·遗传算法在本实验中的具体实现 | 第45-48页 |
| ·程序整体流程 | 第48-50页 |
| ·粒子群算法 | 第50-54页 |
| ·算法实现 | 第51-53页 |
| ·粒子群中的变异 | 第53页 |
| ·整体流程 | 第53-54页 |
| ·人工蜂群算法 | 第54-59页 |
| ·蜜蜂算法实现 | 第55-58页 |
| ·与传统蜜蜂算法的不同之处 | 第58页 |
| ·整体流程 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 第5章 算法实现与性能分析 | 第61-73页 |
| ·实验系统实现 | 第61-62页 |
| ·实验设置 | 第62-64页 |
| ·数据集 | 第62-63页 |
| ·交叉验证 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-72页 |
| ·特征提取结果 | 第64页 |
| ·优化算法结果 | 第64-68页 |
| ·分类验证结果 | 第68-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结和展望 | 第73-75页 |
| ·总结 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
