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基于陰道鏡圖像的宮頸上皮內瘤變分類方法研究

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基于陰道鏡圖像的宮頸上皮內瘤變分類方法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-15頁
  1.1 選題背景第8-9頁
  1.2 研究現狀第9-12頁
  1.3 論文主要研究內容第12-13頁
  1.4 論文的組織結構第13-14頁
  1.5 本章小結第14-15頁
第2章 圖片預處理第15-28頁
  2.1 數據采集第15頁
  2.2 算法流程第15頁
  2.3 宮頸區域的提取第15-20頁
    2.3.1 聚類算法第17-18頁
    2.3.2 基于k-means聚類的宮頸區域的提取第18-20頁
  2.4 宮頸圖像的配準第20-26頁
    2.4.1 配準方法第21-22頁
    2.4.2 空間變換模型第22-23頁
    2.4.3 遺傳算法第23-25頁
    2.4.4 基于互相關和投影變換的圖像配準第25-26頁
  2.5 反光點的剔除第26-27頁
  2.6 本章小結第27-28頁
第3章 特征與分類器第28-45頁
  3.1 特征提取第28-31頁
    3.1.1 顏色特征第28-29頁
    3.1.2 紋理特征第29-31頁
  3.2 分類器簡介第31-41頁
    3.2.1 反向傳播神經網絡第31-34頁
    3.2.2 支持向量機第34-36頁
    3.2.3 最近鄰第36-37頁
    3.2.4 隨機森林第37-39頁
    3.2.5 分類器的比較第39-40頁
    3.2.6 分類器參數優化第40-41頁
  3.3 特征選擇第41-44頁
    3.3.1 特征選擇簡介第41頁
    3.3.2 特征選擇流程第41-43頁
    3.3.3 性能評判指標第43-44頁
  3.4 本章小結第44-45頁
第4章 實驗結果與分析第45-53頁
  4.1 預處理結果第45-48頁
    4.1.1 宮頸區域的提取及反光點的剔除第45-46頁
    4.1.2 宮頸圖像的配準第46-47頁
    4.1.3 重疊區域的獲取第47-48頁
  4.2 特征提取第48頁
  4.3 分類器參數及特征選擇第48-52頁
  4.4 結論第52頁
  4.5 本章小結第52-53頁
第5章 總結與展望第53-55頁
  5.1 工作總結第53-54頁
  5.2 工作展望第54-55頁
參考文獻第55-61頁
發表論文和參加科研情況第61-62頁
致謝第62-63頁

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