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显微细胞图像序列形态分析的关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-27页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-22页
        1.2.1 细胞图像序列形态分析中的分割和跟踪第16-17页
        1.2.2 细胞图像序列形态变化的量化分析第17-22页
    1.3 关键问题及研究内容第22-24页
        1.3.1 关键问题第22-23页
        1.3.2 研究内容第23-24页
    1.4 组织结构第24-27页
第二章 基于时空高斯曲率正则化的细胞图像序列复原第27-47页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 高斯曲率正则化图像序列复原模型第28-33页
        2.2.1 细胞显微成像系统模型第28页
        2.2.2 时空高斯曲率正则化第28-29页
        2.2.3 复原模型构建第29-33页
    2.3 模型的数值实现第33-36页
    2.4 实验结果和分析第36-45页
        2.4.1 实验参数设置第36-37页
        2.4.2 细胞图像序列去噪第37-39页
        2.4.3 细胞图像序列去模糊第39-43页
        2.4.4 参数选取的讨论第43-44页
        2.4.5 算法收敛性分析第44-45页
    2.5 本章小结第45-47页
第三章 基于邻近张量的细胞图像序列轮廓点匹配第47-65页
    3.1 引言第47-49页
    3.2 邻近张量匹配第49-54页
        3.2.1 邻近张量的定义第49-50页
        3.2.2 匹配模型的建立第50-52页
        3.2.3 匹配模型的优化第52-54页
    3.3 仿真实验第54-57页
    3.4 干细胞图像序列轮廓点匹配实验第57-63页
        3.4.1 细胞图像序列数据集第57页
        3.4.2 细胞图像分割第57-59页
        3.4.3 细胞轮廓边界细化第59-61页
        3.4.4 细胞图像序列轮廓点匹配第61-63页
    3.5 本章小结第63-65页
第四章 基于结构化矩阵分解的细胞图像序列形变模型第65-83页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 形状序列形变模型建模第66-70页
        4.2.1 符号表示第66-67页
        4.2.2 线性形变模型第67-68页
        4.2.3 优化问题构建第68-69页
        4.2.4 理论依据第69-70页
    4.3 形状序列形变模型求解第70-74页
        4.3.1 邻近梯度下降算法第71-73页
        4.3.2 形变因子分离第73-74页
    4.4 实验结果和分析第74-81页
        4.4.1 模型参数的选取第75-76页
        4.4.2 圆形形变序列形变因子提取第76-77页
        4.4.3 基于形变因子的细胞形变度量第77-80页
        4.4.4 算法收敛性分析第80-81页
    4.5 本章小结第81-83页
第五章 基于线性链条件随机场的细胞图像序列分类第83-103页
    5.1 引言第83-84页
    5.2 问题描述第84页
    5.3 线性链条件随机场概述第84-86页
    5.4 基于线性链条件随机场的多类分类器第86-89页
        5.4.1 多类分类器的最大似然估计第87页
        5.4.2 多类分类器的条件最大似然估计第87-88页
        5.4.3 多类分类器的对数-线性表示第88-89页
    5.5 多类分类器的最大间隔估计第89-95页
        5.5.1 基于单高斯模型的LCRFMC第89-94页
        5.5.2 基于高斯混合模型的LCRFMC第94-95页
    5.6 实验与分析第95-102页
        5.6.1 实验设置第95页
        5.6.2 数值实验第95-97页
        5.6.3 细胞图像序列分类实验第97-102页
    5.7 本章小结第102-103页
第六章 总结与展望第103-107页
    6.1 本文总结第103-105页
    6.2 研究展望第105-107页
致谢第107-109页
参考文献第109-121页
攻读博士学位期间发表的论文及科研项目经历第121-122页

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