基于半监督模糊聚类的医学图像分割系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的选取及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·机器学习的发展历史和最新进展 | 第9-11页 |
| ·医学图像分割的发展和现状 | 第11-12页 |
| ·医学图像的复杂性 | 第12-16页 |
| ·医学图像的模糊性 | 第12-13页 |
| ·医学图像处理中所遇到的问题 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2 医学图像分割 | 第17-22页 |
| ·医学图像分割原理 | 第17-18页 |
| ·医学图像分割方法 | 第18-21页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第18-19页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第19-20页 |
| ·基于特征空间聚类的分割方法 | 第20页 |
| ·其它分割方法 | 第20-21页 |
| ·医学图像分割方法性能评价 | 第21-22页 |
| 3 模糊聚类基本理论 | 第22-36页 |
| ·模糊数学 | 第22-23页 |
| ·经典集合模型 | 第22页 |
| ·模糊集合模型 | 第22-23页 |
| ·聚类分析 | 第23-28页 |
| ·聚类分析概述 | 第23-25页 |
| ·聚类的分类 | 第25-28页 |
| ·聚类分析的相似性度量 | 第28页 |
| ·模糊聚类算法研究 | 第28-31页 |
| ·模糊聚类概述 | 第29-30页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第30-31页 |
| ·半监督模糊C均值聚类 | 第31-36页 |
| ·半监督学习综述 | 第31-32页 |
| ·半监督聚类算法 | 第32-34页 |
| ·半监督模糊C均值聚类算法 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 4 改进的算法在医学图像分割中的应用 | 第36-45页 |
| ·改进的半监督模糊C均值聚类算法概述 | 第36-38页 |
| ·改进的半监督模糊C均值聚类算法步骤 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-45页 |
| ·实验一：无噪声人脑MRI图像分割 | 第39-41页 |
| ·实验二：高斯噪声中人脑MRI图像的分割 | 第41-42页 |
| ·实验三：椒盐噪声人脑MRI图像分割 | 第42-45页 |
| 5 医学图像分割系统的设计与实现 | 第45-52页 |
| ·MATLAB GUI介绍 | 第45-46页 |
| ·MATLAB GUI开发环境 | 第45页 |
| ·GUI系统设计目标和原则 | 第45-46页 |
| ·本文设计图形用户界面 | 第46-47页 |
| ·设计需求分析 | 第46页 |
| ·设计的总体路线 | 第46-47页 |
| ·界面总体设计 | 第47-50页 |
| ·医学图像分割系统实现 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录A 改进的算法分割医学图像的源代码 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
