脑CT图像分类及可视化方法研究

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脑CT图像分类及可视化方法研究

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脑CT图像分类及可视化方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-15页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-13页
1.3 研究的主要内容	第13-14页
1.4 论文的组织结构	第14-15页
第2章医学图像分类及可视化相关技术简介	第15-20页
2.1 图像预处理	第15-16页
2.2 医学图像特征提取	第16页
2.2.1 LBP	第16页
2.2.2 SIFT	第16页
2.3 相关分类方法	第16-18页
2.3.1 SVM	第17页
2.3.2 Logistic回归	第17页
2.3.3 kNN	第17-18页
2.4 可视分析技术	第18-19页
2.4.1 D3.js库	第18页
2.4.2 EmguCV组件	第18-19页
2.4.3 WPF框架	第19页
2.5 本章小节	第19-20页
第3章基于SIFT特征的脑中线提取方法	第20-37页
3.1 本章研究内容框架	第20页
3.2 离线训练阶段	第20-26页
3.2.1 脑中线特征点采集	第21-23页
3.2.2 易混淆点抽取算法	第23-25页
3.2.3 相似特征点融合算法	第25-26页
3.3 在线提取阶段	第26-30页
3.3.1 匹配点集生成算法	第26-28页
3.3.2 匹配点集剪枝算法	第28-30页
3.4 实验结果分析	第30-36页
3.4.1 阈值选取实验	第30-33页
3.4.2 容忍度实验	第33-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第4章基于纹理块编码树的脑CT图像分类方法	第37-52页
4.1 纹理块编码树模型	第38-40页
4.2 基于编码的纹理相似性匹配	第40-45页
4.2.1 粗粒度匹配规则	第41-42页
4.2.2 细粒度匹配规则	第42-45页
4.3 索引结构	第45-46页
4.4 实验结果分析	第46-51页
4.4.1 容忍度	第46-47页
4.4.2 区分度	第47-49页
4.4.3 分类性能	第49-50页
4.4.4 运行时间	第50-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第5章基于交互模型的脑CT图像分类可视化	第52-62页
5.1 可视化模型	第52-54页
5.1.1 可视化理论	第52-53页
5.1.2 交互模型	第53-54页
5.2 系统架构	第54-56页
5.2.1 数据管理模块	第55页
5.2.2 计算模块	第55-56页
5.2.3 人机交互与可视化模块	第56页
5.3 系统关键技术	第56-57页
5.3.1 可视化策略	第56页
5.3.2 简化交互策略	第56-57页
5.4 系统演示	第57-61页
5.4.1 系统主界面	第57页
5.4.2 读取图像数据	第57-58页
5.4.3 特征提取可视化	第58-59页
5.4.4 分类过程的结果反馈	第59-61页
5.5 本章小结	第61-62页
结论	第62-64页
参考文献	第64-70页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第70-71页
致谢	第71页

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