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试议基于多模态超声图像的甲状腺肿瘤的分类

论文导读:征融合和变量选择的视频语义理解;浙江大学;  、唐盛;超声子宫图像全自动识别研究;浙江大学; 中国硕士学位论文全文数据库王璐瑶;隐喻视角下的广告多模态;南京大学;  、张向静;图像中的作用与媒体的意识形态:西藏3.14事件新闻图像的多模态语篇分析;天津商业大学;  、封晓瑞;多模态反射荧光实时共聚焦成像系统的研制;上海交通大

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论文目录

基于多模态超声图像的甲状腺肿瘤的分类

摘要4-6

Abstract6-10

第1章绪论10-22

1.1课题背景及研究的目的和作用10-12

1.2多分类器融合策略的研究目前状况综述12-20

1.2.1多分类器融合策略的分类13-14

1.2.2多分类器系统的构造与优化14-16

1.2.3不同输出层上的分类器融合策略16-20

1.3本文主要研究内容及组织结构20-22

1.3.1本文的主要研究内容20

1.3.2本文的文章结构20-22

第2章多分类器系统的组合系数优化22-34

2.1线性组合的有效性22-25

2.1.1分类器组合的有效性22-24

2.1.2简单平均和加权平均的比较24-25

2.2基于贝叶斯理论的组合系数确定25-27

2.2.1乘积组合规则26-27

2.2.2求和组合规则27

2.3基于非贝叶斯理论的组合系数27-32

2.3.1信息熵与相应改善算法27-29

2.3.2散乱度与相应改善算法29-30

2.3.3均值方差比与相应改善算法30-32

2.4实验与分析32-33

2.5本章小结33-34

第3章基于非贝叶斯框架的复合权值分类器融合策略34-47

3.1引言34-35

3.2分类器的差异性35-39

3.2.1差异性的构建36

3.2.2成对分类器的差异性度量36-37

3.2.3不成对分类器的差异性度量37-39

3.3基于非贝叶斯融合理论的复合权值融合策略39-41

3.4算法描述41-44

3.5实验结果与分析44-46

3.6本章小结46-47

第4章多模态超声图像中多分类器融合的应用47-59

4.1恶性甲状腺肿瘤的超声表现47-49

4.2多模态超声图像的特征选取49-52

4.3基于单一分类器的甲状腺肿瘤分类52-53

4.3.1基于所有特征数据的甲状腺肿瘤分类52

4.3.2采用部分特征的甲状腺肿瘤分类52-53

4.4基于多分类器融合的甲状腺肿瘤分类53-58

4.4.1结构风险最小化准则与基分类器的选取53-55

4.4.2分类评价标准55-56

4.4.3实验结果56-58

4.5本章小结58-59

结论59-61

参考文献61-65

致谢65

多模态甲状腺超声图像 计算机辅助诊断 多分类器融合 差异性度量 复合权值

参考文献
张征;英语课堂多模态读写能力实证研究[D];山东大学;帕金森病影像标记及计算机辅助诊断研究[D];浙江大学;诊断中超声图像的分析与处理研究[D];复旦大学; 、江旻珊;先进眼科多模态成像技术研究[D];上海交通大学; 、刘亚楠;多模态特征融合和变量选择的视频语义理解[D];浙江大学; 、唐盛;超声子宫图像全自动识别研究[D];浙江大学; 中国硕士学位论文全文数据库王璐瑶;隐喻视角下的广告多模态[D];南京大学; 、张向静;图像中的作用与媒体的意识形态:西藏3.14事件新闻图像的多模态语篇分析[D];天津商业大学; 、封晓瑞;多模态反射荧光实时共聚焦成像系统的研制[D];上海交通大学; 、巩睿;基于多模态超声图像的甲状腺肿瘤的分类[D];哈尔滨工业大学; 、崔燕;平面公益广告互动作用的多模态话语分析[D];山东大学; 、闫兆法;基于多模态粒子群优化的社会网络分析研究[D];大连理工大学; 、张峰;脑肿瘤多模态医学图像可视化研究及系统实现[D];浙江大学; 、李翔;基于统计模型的多模态医学图像配准[D];浙江大学; 、张海哲;多模态医学图像配准策略的研究[D];河北工业大学; 、韩寒;超声图像滤波及增强算法研究[D];哈尔滨工业大学; 全文地址:http://www.7ctime.com/sjjglw/lw18928.html
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