声明
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 目前研究现状
1.3 主要研究内容和创新点
1.4 论文的主要结构
第二章 相关理论和技术介绍
2.1 常用乳腺检测方法
2.2 乳腺医学图像处理技术
2.2.1 图像预处理
2.2.2 肿块区域分割
2.2.3 特征提取
2.2.4 图像分类
2.3 支持张量机理论
2.3.1支持向量机的基本知识
2.3.2 “t-product”模型
2.3.3 张量基本运算
2.3.4 张量分解
2.4 本章小结
第三章 基于多特征融合的乳腺肿瘤识别方法
3.1基于多特征融合的乳腺肿瘤识别方法
3.1.1传统特征融合方法
3.1.2基于多特征融合的乳腺肿瘤识别方法
3.2 乳腺肿瘤的多特征提取
3.2.1 乳腺肿块特征提取
3.2.2 乳腺肿瘤密度特征提取
3.3 实验结果和分析
3.3.1 实验环境与数据
3.3.2实验设计
3.3.3实验结果及分析
3.4 本章小结
第四章 基于多特征融合与张量机的乳腺肿瘤识别
4.1优化的特征提取和融合方法
4.1.1 数据张量化
4.1.2 张量模型
4.1.3 特征降维和特征选择
4.2基于多特征融合与张量机的乳腺肿瘤识别
4.3 实验结果及误差对比分析
4.3.1 实验运行环境
4.3.2 实验设计
4.3.3 实验结果与分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果
