基于词袋模型的医学影像分类的研究与实现
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基于词袋模型的医学影像分类的研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-8页
目录
第8-10页
第1章 绪论
第10-18页
· 课题背景
第10-11页
· 医学影像分类现状分析
第11-13页
· 文本分类与图像分类的联系
第13-14页
· 词袋模型在医学影像分类中的应用
第14-15页
· 本论文主要工作
第15-18页
第2章 SIFT特征及相关算法简介
第18-24页
· SIFT特征的优势
第18-19页
· SIFT特征的提取步骤
第19-20页
· SIFT特征的应用
第20-22页
· kd-tree算法介绍
第22-23页
· 本章小结
第23-24页
第3章 文本分类经典算法研究
第24-32页
· 潜在语义分析模型
第24-27页
· 潜在语义分析模型原理
第24-26页
· 潜在语义分析模型的特点
第26-27页
· 概率潜在语义分析模型
第27-30页
· 概率潜在语义分析模型原理
第27-30页
· 概率潜在语义分析模型的特点
第30页
· 本章小结
第30-32页
第4章 采用词袋模型进行医学影像分类
第32-56页
· 分类器的选择
第32-34页
· 采用词袋模型对医学影像进行分类
第34-43页
· 提取SIFT特征
第35-42页
· 生成视觉词汇表
第42-43页
· 构建图像的视觉单词表示
第43页
· 基于词袋模型的分类方法在医学影像库上的应用
第43-47页
· 实验方案
第43-44页
· 实验结果
第44-46页
· 参数对分类性能的影响
第46-47页
· 与基于全局特征的分类方法进行比较
第47-53页
· 利用颜色特征对医学影像进行分类
第47-48页
· 利用纹理特征对医学影像进行分类
第48-52页
· 分类精度对比
第52-53页
· 利用kd-tree算法改进词袋模型的速度
第53-55页
· 本章小结
第55-56页
第5章 词袋模型结合PLSA对医学影像分类
第56-68页
· 图像分类的语义鸿沟问题
第56-57页
· PLSA与词袋模型的结合
第57-59页
· PLSA-Bow模型对医学影像分类的基本流程
第59页
· 利用PLSA-Bow模型对医学影像进行分类
第59-61页
· 构建图像的视觉语义表示
第60-61页
· 利用图像的视觉语义表示分类
第61页
· PLSA-Bow在医学影像库上的应用
第61-67页
· 实验方案
第61-62页
· 实验结果与分析
第62-67页
· 本章小结
第67-68页
第6章 总结与展望
第68-70页
· 总结
第68页
· 展望
第68-70页
参考文献
第70-74页
致谢
第74页
本篇论文共
74
页,
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。
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