基于脑MR图像中像素特征学习的Aβ沉积信息检测算法

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基于脑MR图像中像素特征学习的Aβ沉积信息检测算法

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基于脑MR图像中像素特征学习的Aβ沉积信息检测算法

论文目录
中文摘要	第1-5页
英文摘要	第5-9页
1 绪论	第9-15页
1.1 引言	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 PET图像检测Aβ 沉积的研究现状	第10页
1.2.2 MR图像检测Aβ 沉积的研究现状	第10-12页
1.3 本文的主要内容	第12-13页
1.4 本文结构安排	第13-15页
2 Aβ 沉积检测的相关方法原理	第15-27页
2.1 医学影像数据预处理	第15-17页
2.1.1 医学影像分割方法	第15-16页
2.1.2 医学影像特征提取	第16-17页
2.2 特征学习	第17-22页
2.2.1 特征降维	第17-18页
2.2.2 特征选择模式	第18-20页
2.2.3 特征评价准则	第20-22页
2.3 分类器	第22-25页
2.3.1 支持向量机	第22-24页
2.3.2 随机森林	第24-25页
2.4 本章小结	第25-27页
3 基于MR图像像素特征选择的Aβ 沉积检测算法	第27-49页
3.1 数据预处理	第27-29页
3.1.1 脑MR图像中脑组织区域分割	第28-29页
3.1.2 脑组织像素特征矩阵的形成	第29页
3.2 基于脑组织像素特征选择的Aβ 沉积检测算法	第29-37页
3.2.1 搜索算法及可分性判据	第30-33页
3.2.2 像素特征选择算法	第33-34页
3.2.3 分类器	第34-35页
3.2.4 投票机制与弹性映射	第35-37页
3.3 实验结果与分析	第37-47页
3.3.1 实验条件	第37-38页
3.3.2 脑组织中Aβ 沉积信息间接检测效果分析	第38-42页
3.3.3 显著性差异分析	第42-45页
3.3.4 检测的可视化效果	第45-47页
3.4 本章小结	第47-49页
4 基于脑MR图像像素特征分组的Aβ 沉积检测算法	第49-63页
4.1 像素特征矩阵形成过程	第50页
4.1.1 脑组织图像分割	第50页
4.1.2 特征提取	第50页
4.2 主体算法分析与实现	第50-54页
4.2.1 特征分组算法	第50-53页
4.2.2 弹性映射	第53-54页
4.3 实验结果与分析	第54-61页
4.3.1 参数设置	第54-55页
4.3.2 检测效果对比及分析	第55-60页
4.3.3 检测的可视化效果	第60页
4.3.4 显著性差异分析	第60-61页
4.4 本章小结	第61-63页
5 总结与展望	第63-65页
5.1 论文总结	第63页
5.2 未来研究展望	第63-65页
致谢	第65-67页
参考文献	第67-73页
附录	第73-74页
A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果	第73-74页
B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目	第74页

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