| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于内容的图像检索现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 医学图像检索现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要内容与章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 医学图像检索相关技术 | 第16-25页 |
| 2.1 图像全局特征描述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 图像颜色特征 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像形状特征 | 第17-18页 |
| 2.1.3 图像纹理特征 | 第18页 |
| 2.2 图像局部特征描述子 | 第18-20页 |
| 2.3 基于图像局部特征的全局特征描述 | 第20-23页 |
| 2.3.1 BOF | 第20-21页 |
| 2.3.2 Fisher Vector | 第21-22页 |
| 2.3.3 VLAD | 第22-23页 |
| 2.4 图像相似度计算方法 | 第23-25页 |
| 第3章 基于多特征融合的医学图像特征提取算法 | 第25-33页 |
| 3.1 医学图像EVLAD特征的提取 | 第25-27页 |
| 3.2 医学图像底层特征的提取 | 第27-28页 |
| 3.2.1 医学图像灰度特征提取 | 第27-28页 |
| 3.2.2 医学图像纹理特征提取 | 第28页 |
| 3.3 特征融合权重计算 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-33页 |
| 第4章 针对特定病灶区域的候选集排序算法 | 第33-42页 |
| 4.1 病灶识别分割算法 | 第33-37页 |
| 4.2 病灶区域特征提取 | 第37-39页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 第5章 基于Hadoop的联合索引医学图像检索 | 第42-54页 |
| 5.1 基于Hadoop的联合倒排索引整体框架设计 | 第42-44页 |
| 5.2 联合索引构建方法 | 第44-46页 |
| 5.3 联合索引查询方法 | 第46-48页 |
| 5.4 算法在Hadoop平台上的实现与部署 | 第48-52页 |
| 5.4.1 数据结构设计 | 第48-49页 |
| 5.4.2 特征提取的Map Reduce实现 | 第49-50页 |
| 5.4.3 聚类和索引构建的Map Reduce实现 | 第50-51页 |
| 5.4.4 线上检索的Map Reduce实现 | 第51-52页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 5.5.1 实验数据 | 第52页 |
| 5.5.2 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |