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基于漫反射光谱的宫颈癌检测与分类系统研究

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基于漫反射光谱的宫颈癌检测与分类系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 宫颈癌筛查方法第14-18页
        1.2.1 临床上的宫颈癌筛查方法第14-16页
        1.2.2 光学检测方法第16-18页
    1.3 漫反射光谱技术研究现状第18-19页
    1.4 论文研究内容和结构第19-21页
第二章 宫颈组织漫反射光谱特性及分类算法第21-30页
    2.1 宫颈的组织学及宫颈癌病理机理第21-22页
    2.2 宫颈组织漫反射特性第22-25页
        2.2.1 吸收系数第23-24页
        2.2.2 散射系数第24页
        2.2.3 斜率和面积第24-25页
    2.3 宫颈癌分类算法第25-29页
        2.3.1 主成分分析第25-26页
        2.3.2 支持向量机第26-27页
        2.3.3 神经网络第27-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 宫颈组织漫反射光谱检测系统设计第30-43页
    3.1 硬件系统设计第30-35页
        3.1.1 成像子系统第30-32页
        3.1.2 光谱检测子系统第32-35页
    3.2 软件系统设计第35-40页
        3.2.1 软件设计流程第35-36页
        3.2.2 软件界面第36页
        3.2.3 功能实现第36-40页
            3.2.3.1 光谱采集第36-37页
            3.2.3.2 图像采集第37-38页
            3.2.3.3 信息存储和查询第38-40页
    3.3 分类模型软件设计第40-42页
        3.3.1 数据预处理第40-41页
        3.3.2 神经网络模型第41页
        3.3.3 结果显示及打印第41-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 系统定标实验与动物模型实验第43-53页
    4.1 组织光学参数定标第43-45页
    4.2 动物实验验证第45-52页
        4.2.1 裸鼠肿瘤模型第45页
        4.2.2 光谱检测影响因素第45-47页
        4.2.3 光谱特征分析第47-50页
        4.2.4 神经网络模型分类第50-51页
        4.2.5 实验总结第51-52页
    4.3 本章小结第52-53页
第五章 临床试验数据模型识别与分类第53-68页
    5.1 临床试验方案第53-55页
    5.2 合格光谱筛选第55-57页
    5.3 光谱特征分析第57-59页
        5.3.1 宫颈组织原始光谱分析第57页
        5.3.2 宫颈组织光谱归一化后分析第57-58页
        5.3.3 宫颈组织光谱主成分分析第58-59页
    5.4 分类模型与策略第59-61页
    5.5 结果与分析第61-67页
        5.5.1 神经网络模型第61-64页
        5.5.2 支持向量机模型第64-66页
        5.5.3 分类结果讨论第66-67页
    5.6 本章小结第67-68页
第六章 总结和展望第68-70页
    6.1 本论文的主要内容第68-69页
    6.2 展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
在校期间的研究成果及发表的学术论文第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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