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结合纹理元相似性与张量积扩散的医学图像检索 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第一章 绪论 | 第10-16页 | | 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 | | 1.2 医学图像特点 | 第11-12页 | | 1.3 医学图像检索的研究现状 | 第12-15页 | | 1.4 论文的主要工作和组织结构 | 第15-16页 | | 第二章 基于内容的医学图像检索 | 第16-21页 | | 2.1 医学图像常用的特征提取方法 | 第16-18页 | | 2.1.1 灰度特征 | 第16页 | | 2.1.2 形状特征 | 第16-17页 | | 2.1.3 纹理特征 | 第17-18页 | | 2.2 相似性度量方法 | 第18-19页 | | 2.2.1 Minkowski距离 | 第18-19页 | | 2.2.2 马氏距离 | 第19页 | | 2.2.3 卡方距离 | 第19页 | | 2.3 检索性能评价 | 第19-20页 | | 2.3.1 查全率和查准率 | 第20页 | | 2.3.2 检索准确率 | 第20页 | | 2.4 本章小结 | 第20-21页 | | 第三章 结合纹理元相似和张量积扩散的检索方法 | 第21-31页 | | 3.1 纹理元概述 | 第21页 | | 3.2 基于纹理元的特征提取方法 | 第21-23页 | | 3.2.1 纹理元字典的构建 | 第22-23页 | | 3.2.2 图像的纹理元统计方法 | 第23页 | | 3.3 结合纹理元相似和张量积扩散的检索方法 | 第23-29页 | | 3.3.1 相似性度量概述 | 第24页 | | 3.3.2 基于纹理元相似性加权的相似性度量 | 第24-27页 | | 3.3.3 基于张量积扩散的学习算法 | 第27-29页 | | 3.4 本章小结 | 第29-31页 | | 第四章 算法实验结果分析 | 第31-37页 | | 4.1 实验数据 | 第31-32页 | | 4.2 基于张量积扩散与纹理元相似的算法检索性能分析 | 第32-34页 | | 4.3 纹理元字典大小对检索性能的影响 | 第34-35页 | | 4.4 与其他算法比较 | 第35-36页 | | 4.5 本章小结 | 第36-37页 | | 第五章 总结与展望 | 第37-40页 | | 5.1 论文工作总结 | 第37页 | | 5.2 后续研究与展望 | 第37-40页 | | 参考文献 | 第40-44页 | | 致谢 | 第44-45页 | | 附录：攻读学位期间所发表的论文 | 第45页 |
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论文编号BS4105464，这篇论文共45页
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