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二〇一三 年 三月 二十 日
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医学论文题目:基于核匹配追踪的医学影像辅助诊断
【论文主要内容】:
随着信息科学技术的发展,计算机自动图像处理
方法
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己在各行业、各学科广泛应用,其中医学影像技术领域也是一个典型应用。医学影像挖掘作为医学技术中发展最快的领域之一,为临床诊断及生物医学研究提供了有力而科学的依据。基于此,利用核机器学习方法和医生的先验知识,指导计算机辅助诊断未知影像数据,可大大提高医生准确诊断的效率。本文将核机器学习用于医学影像辅助诊断,完成主要工作如下:针对医学影像个体差异大,数据标签少以及噪声、组织干扰导致诊断识别率较低等问题,本文提出了个性化切分方法对感兴趣区域进行处理,结合核匹配追踪方法对影像进行分类诊断,提高了医学影像整体诊断识别率;针对医学影像中样本分布不平衡的问题,提出了自适应核匹配追踪的医学影像辅助诊断识别算法,该算法结合反馈罚函数机制,较好地解决了医学影像不平衡数据中弱势样本识别率较低的问题;针对医学影像整体识别率较低的问题,提出了基于迁移学习的核匹配追踪医学影像辅助诊断方法,该方法采用贪婪逼近残余思想,从大量不同分布的有标签源域数据中迁移部分数据至目标域的训练域,从而指导目标域测试样本的核匹配追踪分类诊断,实验结果表明该算法能有效的提高影像诊断正确识别率。在以上工作的基础上完成了医学影像诊断系统,该系统将多幅影像诊断和单幅影像诊断结合,在多幅诊断结果显示后,可切换至新窗口界面,对选取的单幅影像完成诊断,也可针对局部钙化点区域完成诊断。
【论文提纲】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 医学影像处理的研究进展
1.1.2 医学影像辅助诊断的意义
1.1.3 医学影像辅助诊断系统的关键技术
1.2 核机器学习研究进展
1.2.1 核机器学习
1.2.2 核机器学习的应用
1.3 论文结构安排
第二章 医学影像处理理论基础
2.1 引言
2.2 医学影像预处理
2.2.1 直方图均衡
2.2.2 均方差
标准
excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载
化
2.3 医学影像特征提取
2.3.1 灰度共生矩阵的特征提取
2.3.2 Hu 矩的特征提取
2.3.3 Contourlet 变换及特征提取
2.3.4 Brushlet 变换及特征提取
2.4 本章小结
第三章 基于个性化切分的医学影像辅助诊断
3.1 引言
3.2 医学影像辅助诊断流程
3.3 核匹配追踪学习机
3.3.1 基本匹配追踪算法
3.3.2 核匹配追踪
3.4 基于个性化切分的医学影像辅助诊断步骤
3.5 实验结果与讨论
3.6 本章小结
第四章 基于自适应核匹配追踪的医学影像辅助诊断
4.1 引言
4.2 自适应核匹配追踪算法
4.3 实验结果及讨论
4.3.1 乳腺X 影像实验
4.3.2 CT 胃癌淋巴结影像实验
4.4 本章小结
第五章 基于迁移核匹配追踪的医学影像辅助诊断
5.1 引言
5.2 迁移学习
5.3 基于迁移核匹配追踪的医学影像辅助诊断
5.3.1 基于迁移核匹配追踪的医学影像辅助诊断算法
5.3.2 基于迁移核匹配追踪的医学影像辅助诊断算法流程
5.4 实验结果及讨论
5.4.1 乳腺X 影像实验
5.4.2 CT 胃癌淋巴结影像实验
5.5 本章小结
第六章 医学影像辅助诊断系统
6.1 医学影像辅助诊断系统框架
6.2 乳腺X 影像辅助诊断系统
6.3 本章小结
总结与展望
参考文献
作者研究生期间学术成果
浙公网安备 33021202002483