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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,点击这进入下载页面
 
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