抑郁症患者的脑部MRI图像分类算法研究

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抑郁症患者的脑部MRI图像分类算法研究

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抑郁症患者的脑部MRI图像分类算法研究

论文目录
致谢	第1-7页
摘要	第7-8页
ABSTRACT	第8-12页
1 引言	第12-20页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 国内外研究进展	第13-17页
1.3 研究重点与难点	第17页
1.4 抑郁症患者的脑部MRI图像数据集	第17-19页
1.5 本文主要内容与章节安排	第19-20页
2 预处理算法	第20-29页
2.1 头动校正和脑组织分割	第20-25页
2.2 图像配准和标准化	第25-27页
2.3 图像去噪	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
3 特征提取和特征选择算法	第29-45页
3.1 特征提取	第29-35页
3.1.1 低频振幅和低频振幅比率	第29-31页
3.1.2 度中心性	第31-32页
3.1.3 功能连接	第32-34页
3.1.4 局部一致性	第34-35页
3.2 特征选择算法	第35-44页
3.2.1 基于Filter的特征选择方法	第36-38页
3.2.2 基于Wrapper的特征选择方法	第38-40页
3.2.3 基于Embedded的特征选择方法	第40-43页
3.2.4 特征选择策略	第43-44页
3.3 本章小结	第44-45页
4 分类器设计与融合算法	第45-64页
4.1 分类器设计	第45-54页
4.1.1 支持向量机	第45-48页
4.1.2 朴素贝叶斯法	第48-49页
4.1.3 K近邻法	第49页
4.1.4 实验与小结	第49-54页
4.2 多特征和多分类器融合算法	第54-62页
4.2.1 特征融合	第56页
4.2.2 分类器融合	第56-59页
4.2.3 实验与小结	第59-62页
4.2.3.1 基于特征融合的实验与小结	第59-61页
4.2.3.2 基于决策融合的实验与小结	第61-62页
4.3 本章小结	第62-64页
5 总结与展望	第64-66页
参考文献	第66-70页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第70-72页
学位论文数据集	第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。

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