基于内容的医学图像检索中相关反馈技术的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 国内外研究和应用现状 | 第8-10页 |
| 1.1.1 图像检索技术发展和研究现状 | 第8-9页 |
| 1.1.2 医学图像检索发展和研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 医学图像CBIR 技术的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 相关反馈在医学图像检索中的意义 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究的主要工作和论文结构 | 第12-14页 |
| 2 CBIR 基本概述 | 第14-18页 |
| 2.1 CBIR 的关键技术 | 第14-15页 |
| 2.2 CBIR 的过程特点 | 第15-16页 |
| 2.3 CBIR 的评价方式 | 第16-17页 |
| 2.3.1 性能指标 | 第16页 |
| 2.3.2 评价准则 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 医学图像视觉特征与提取方法 | 第18-33页 |
| 3.1 医学图像成像特点 | 第18-19页 |
| 3.2 医学图像底层特征 | 第19-22页 |
| 3.3 主要视觉特征提取方法 | 第22-27页 |
| 3.4 本文综合底层视觉特征的提取 | 第27-30页 |
| 3.4.1 Tamura 算子的两种特征 | 第27-29页 |
| 3.4.2 灰度共生矩阵的五个特征 | 第29-30页 |
| 3.5 实验验证 | 第30-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 相似性度量方法 | 第33-38页 |
| 4.1 常见的相似度量法 | 第34-35页 |
| 4.2 加权马氏距离算法 | 第35-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 5 相关反馈技术 | 第38-48页 |
| 5.1 相关反馈概述 | 第38页 |
| 5.2 相关反馈常见算法 | 第38-46页 |
| 5.2.1 修改查询向量方面的相关反馈 | 第39-40页 |
| 5.2.2 修改特征权重方面的相关反馈 | 第40页 |
| 5.2.3 密度估计方面的相关反馈 | 第40-41页 |
| 5.2.4 机器学习方面的相关反馈 | 第41-44页 |
| 5.2.5 反馈日志分析方面的相关反馈 | 第44-46页 |
| 5.3 本文马氏加权相关反馈算法 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 检索系统设计 | 第48-52页 |
| 6.1 系统组成 | 第48页 |
| 6.2 开发环境 | 第48页 |
| 6.3 功能与过程描述 | 第48-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 在学研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
