Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 82 trang
Dung lượng: 2 MB

Giới thiệu nội dung

Nghiên Cứu Một Số Thuật Toán Phân Cụm Dữ Liệu Nửa Giám Sát Và Ứng Dụng Phân Đoạn Ảnh X-Quang

Tác giả: LÊ THỊ MAI HƯƠNG

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu các thuật toán phân cụm dữ liệu nửa giám sát và xây dựng ứng dụng thử nghiệm cho việc phân đoạn ảnh X-quang trong lĩnh vực nha khoa. Phân cụm dữ liệu (PCDL) là một kỹ thuật quan trọng trong khai phá dữ liệu, giúp tổ chức dữ liệu thành các nhóm có tính tương đồng cao. Tuy nhiên, các phương pháp phân cụm truyền thống có nhược điểm là chất lượng phân cụm phụ thuộc nhiều vào thông tin khởi tạo. Để khắc phục điều này, phương pháp bán giám sát (semi-supervised) đã được đề xuất, sử dụng thông tin bổ trợ để cải thiện hiệu quả phân cụm.

Luận văn trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu, phân cụm dữ liệu và bài toán phân đoạn ảnh X-quang nha khoa. Chương hai đi sâu vào nghiên cứu các thuật toán phân cụm dữ liệu nửa giám sát như phân cụm mờ, phân cụm nửa giám sát mờ, và các thuật toán lai ghép. Chương ba trình bày kết quả thực nghiệm, xây dựng ứng dụng phân đoạn ảnh X-quang nha khoa sử dụng các thuật toán đã nghiên cứu.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cảm ơn
  • Lời cam đoan
  • Danh mục từ viết tắt
  • Danh mục hình vẽ
  • Lời mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về phân cụm dữ liệu và bài toán phân đoạn ảnh X-quang nha khoa
    • 1.1. Khai phá dữ liệu
      • 1.1.1. Khái niệm khai phá dữ liệu
      • 1.1.2. Quá trình khai phá tri thức trong cơ sở dữ liệu
      • 1.1.3. Các kỹ thuật tiếp cận trong khai phá dữ liệu
    • 1.2. Phân cụm dữ liệu
      • 1.2.1. Khái niệm phân cụm dữ liệu
      • 1.2.2. Các bước cơ bản để phân cụm dữ liệu
      • 1.2.3. Các kiểu dữ liệu và độ đo tương tự, độ đo phi tương tự
        • 1.2.3.1. Phân loại kiểu dữ liệu dựa trên kích thước miền
        • 1.2.3.2. Phân loại kiểu dữ liệu dựa trên hệ đo
        • 1.2.3.3. Khái niệm và phép đo độ tương tự
      • 1.2.4. Các yêu cầu đối với kỹ thuật phân cụm dữ liệu
      • 1.2.5. Ứng dụng của phân cụm dữ liệu
    • 1.3. Cấu trúc giải phẫu răng
      • 1.3.1. Cấu trúc giải phẫu răng
      • 1.3.2. Phân loại ảnh X – quang nha khoa
    • 1.4. Bài toán phân đoạn ảnh X – quang nha khoa
      • 1.4.1. Phân đoạn ảnh
      • 1.4.2. Phân loại các phương pháp phân đoạn ảnh
      • 1.4.3. Phân đoạn ảnh X – quang nha khoa
    • Kết luận chương 1
  • Chương 2: Một số thuật toán phân cụm nửa giám sát
    • 2.1. Phân cụm mờ
      • 2.1.1. Các khái niệm cơ bản về tập mờ
      • 2.1.2. Thuật toán phân cụm mờ FCM (Fuzzy C-Means)
    • 2.2. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ bằng phương pháp học tích cực
    • 2.3. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ chuẩn (SSSFC)
    • 2.4. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ theo quy tắc entropy (eSFCM)
    • 2.5. Thuật toán nửa giám sát mờ lai ghép
      • 2.5.1. Lược đồ tổng quan lai ghép
      • 2.5.2. Thuật toán tách ngưỡng Otsu
      • 2.5.3. Thuật toán phân cụm nửa giám sát mờ lai ghép
    • Kết luận chương 2
  • Chương 3: Xây dựng ứng dụng phân đoạn ảnh X – quang nha khoa
    • 3.1. Đặc tả yêu cầu
      • 3.1.1. Yêu cầu thực tế
      • 3.1.2. Mục đích của ứng dụng
    • 3.2. Đặc tả dữ liệu
    • 3.3. Các bước phân đoạn ảnh
    • 3.4. Thiết kế hệ thống
      • 3.4.1. Chức năng phân đoạn ảnh X – quang nha khoa
      • 3.4.2. Chức năng xem chi tiết kết quả
      • 3.4.3. Chức năng đánh giá chất lượng phân đoạn
    • 3.5. Minh họa các chức năng của ứng dụng
      • 3.5.1. Giao diện chính của ứng dụng
      • 3.5.2. Chọn ảnh cần phân đoạn
      • 3.5.3. Phân đoạn ảnh bằng thuật toán FCM
      • 3.5.4. Phân đoạn ảnh bằng thuật toán nửa giám sát mờ
      • 3.5.5. Chọn độ đo đánh giá kết quả phân cụm
    • 3.6. Đánh giá kết quả phân đoạn
    • Kết luận chương 3
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo
  • Phụ lục
  • Code MATLAB của ứng dụng phân đoạn ảnh bằng thuật toán bán giám sát mờ lai ghép