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基于机器学习的微钙化簇检测算法研究

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基于机器学习的微钙化簇检测算法研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-12 页
第一章 绪论第12-44 页
  · 研究背景及意义第12-14 页
  · 乳腺X线摄影及微钙化第14-19 页
    · 女性乳腺解剖学简介第14-15 页
    · 乳腺X线摄影术第15-17 页
    · 微钙化点及微钙化簇第17-19 页
  · 研究进展及现状第19-29 页
    · 计算机辅助检测现状第19-21 页
    · 微钙化点检测研究现状第21-28 页
    · 微钙化点检测发展趋势第28-29 页
  · 测试数据库及算法性能评价方法第29-31 页
    · DDSM数据库第29 页
    · 算法评价方法第29-31 页
  · 论文研究内容及章节安排第31-33 页
  本章参考文献第33-44 页
第二章 基于方向滤波器组的微钙化簇增强及检测第44-58 页
  · 引言第44-45 页
  · 基于差分滤波器组的乳腺X线图像增强第45-49 页
    · 多分辨分析与双正交小波基第45-47 页
    · 二次差分滤波器组的构建第47-48 页
    · 图像的分解及增强子图像构建第48-49 页
  · 钙化点区域检测的分类器设计与训练第49-52 页
    · 基于滤波器组的特征提取第49 页
    · 贝叶斯分类器模型第49-50 页
    · 基于Bootstrap的主动学习第50-51 页
    · 基于Bootstrap的主动学习分类器训练第51-52 页
  · 实验结果及分析第52-55 页
    · 增强效果分析第52-53 页
    · 基于Bootstrap样本选择的分类器训练第53 页
    · 检测效果的对比分析第53-55 页
  · 本章小结第55 页
  本章参考文献第55-58 页
第三章 基于子空间学习的微钙化簇特征提取及检测第58-78 页
  · 引言第58-59 页
  · 子空间学习第59-62 页
    · PCA与LDA第60 页
    · 张量子空间分析第60-61 页
    · 广义张量分析第61-62 页
  · 双支持向量机第62-64 页
    · TWSVM分类器第62-63 页
    · 核双支持向量机第63-64 页
  · 基于子空间学习及双支持向量机的微钙化簇检测第64-66 页
    · 乳腺图像预处理第65-66 页
    · 输入样本的生成第66 页
    · TWSVM训练和最优参数的选择第66 页
  · 实验结果及分析第66-74 页
    · 实验数据库及评价准则第66-67 页
    · 实验结果及分析第67-74 页
  · 本章小结第74 页
  本章参考文献第74-78 页
第四章 基于TWSTM的微钙化簇检测算法第78-92 页
  · 引言第78-79 页
  · 张量代数第79-81 页
  · 双支持张量机第81-85 页
    · 双支持向量机第81-83 页
    · 双支撑张量机第83-85 页
  · 实验结果及分析第85-88 页
    · 数据库和性能评估第85-86 页
    · 模型训练和选择第86 页
    · 性能评估结果第86-87 页
    · 计算时间分析第87 页
    · 实验结果分析第87-88 页
  · 本章小结第88-89 页
  本章参考文献第89-92 页
第五章 基于主动相关反馈和集成学习的微钙化簇检测算法第92-108 页
  · 引言第92-93 页
  · BRACING集成学习算法第93-98 页
    · 集成学习第93-94 页
    · Bagging和Boosting第94-95 页
    · Bracing集成学习算法第95-97 页
    · Bracing算法分析第97-98 页
  · 特征提取及基学习器的选择第98-101 页
    · 基学习器第98 页
    · 特征提取第98-101 页
  · 实验结果及分析第101-104 页
    · 实验数据第101 页
    · 实验结果第101-104 页
  · 本章小结第104-105 页
  本章参考文献第105-108 页
第六章 基于混合子空间选择性集成的微钙化簇检测算法第108-126 页
  · 引言第108-110 页
  · 选择性集成学习第110-114 页
    · 集成学习的集成层次第110-112 页
    · 选择性集成第112-114 页
  · 混合子空间学习的选择性集成第114-118 页
    · 算法的思想第114-115 页
    · 算法描述第115-118 页
  · 实验结果及分析第118-121 页
    · 实验数据第118 页
    · 实验参数设置第118 页
    · 实验结果第118-121 页
  · 本章小结第121-122 页
  本章参考文献第122-126 页
第七章 总结与展望第126-129 页
  · 总结第126-127 页
  · 未来工作展望第127-129 页
致谢第129-130 页
研究成果第130-132 页

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