首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于知识的医学图像检索

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 引言第11-19页
   ·课题研究的背景第11-12页
   ·研究的目的和意义第12页
   ·国内外研究现状第12-17页
     ·医学图像检索原理第12-16页
     ·相关研究进展第16-17页
     ·ImageCLEFMed 国际竞赛第17页
   ·本文研究的主要内容第17-18页
   ·本文组织第18-19页
第二章 相关研究与理论基础第19-35页
   ·本体第19-22页
     ·本体的定义第19-20页
     ·本体的建模元语第20页
     ·构建本体的准则第20-21页
     ·本体的分类第21页
     ·本体的应用第21-22页
   ·医学本体的介绍与选择第22-27页
     ·FMA第23-24页
     ·RadLex第24页
     ·ICD第24页
     ·UMLS第24-27页
   ·检索方法第27-28页
     ·数据检索第27页
     ·全文检索第27页
     ·知识检索第27-28页
   ·检索模型第28-31页
     ·布尔模型第28-29页
     ·向量空间模型第29-30页
     ·概率模型第30页
     ·统计语言模型第30-31页
   ·信息抽取理论第31-34页
     ·信息抽取简介第31-32页
     ·信息抽取模型第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第三章 医学概念提取第35-53页
   ·医学文本特点第35-36页
     ·医学图像描述信息第35-36页
     ·用户查询样例第36页
   ·基于最大匹配模式的医学概念提取第36-42页
     ·最大匹配模式第36页
     ·MetaMap 简介第36-37页
     ·MetaMap 原理第37-38页
     ·概念提取第38-40页
     ·歧义问题第40-41页
     ·方法分析第41-42页
   ·基于最小匹配模式的医学概念提取第42-52页
     ·医学文本分析第42-44页
     ·最小匹配模式第44-45页
     ·Gate 简介第45-47页
     ·ANNIE 组件第47页
     ·概念提取第47-51页
     ·歧义问题第51页
     ·方法分析第51-52页
   ·本章小结第52-53页
第四章 医学图像检索第53-69页
   ·基于知识的检索模型第53-58页
     ·基于OWL 的检索模型及其局限第53-54页
     ·概念向量空间模型第54-58页
   ·两种匹配模式的融合第58-59页
   ·查询扩展第59-60页
   ·基于知识的医学图像检索实验第60-67页
     ·实验数据第60-64页
     ·评测指标第64-65页
     ·实验安排第65-66页
     ·实验结果与分析第66-67页
   ·本章小结第67-69页
第五章 基于知识的医学图像检索系统设计与实现第69-81页
   ·系统目标第69页
   ·系统设计第69-75页
     ·系统模块第69-70页
     ·检索模块设计第70-75页
   ·界面设计与运行实例第75-80页
   ·本章小结第80-81页
第六章 总结与展望第81-84页
   ·本文的主要工作第81-82页
   ·有待继续研究的问题第82页
   ·结束语第82-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-89页
攻硕期间的研究工作第89-90页

论文共90页,点击 下载论文
上一篇:基于J2EE轻量级框架的安全管理平台的设计与实现
下一篇:RFID阅读器定位算法研究