基于深度学习的医学图像模式分类研究

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基于深度学习的医学图像模式分类研究

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基于深度学习的医学图像模式分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
1 绪论	第10-20页
· 课题研究背景及意义	第10-11页
· 国内外发展现状	第11-15页
· 医学影像发展现状	第11-12页
· 医学图像分类方法的发展现状	第12-15页
· 本文使用的相关内容介绍	第15-18页
· 使用的数据库介绍	第15-17页
· 分类精度评价指标	第17-18页
· 本文的主要工作和结构安排	第18-20页
2 医学图像分类预处理技术研究	第20-31页
· 医学图像的获取与特点	第20-22页
· DICOM 3.0标准	第20-21页
· DICOM文件	第21页
· 医学图像的特点	第21-22页
· 医学图像的预处理与ROI区域分割	第22-26页
· 医学图像的预处理	第22-23页
· 医学图像的ROI区域分割	第23-26页
· 医学图像低层次特征的提取方法	第26-30页
· 基于纹理特征的医学图像特征表达方法	第27-29页
· 基于局部特征的医学图像特征表达方法	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
3 基于浅层网络结构模型的分类方法研究	第31-45页
· 浅层网络特征学习过程	第31-32页
· 受限玻尔兹曼机	第32-34页
· 稀疏自动编码机	第34-36页
· 人工神经网络	第36-42页
· 生物神经元	第36-37页
· 人工神经元模型	第37-38页
· 人工神经网络	第38-40页
· 误差反向传播算法	第40-42页
· 基于浅层网络结构模型的乳腺肿瘤X线图像数据分类研究	第42-44页
· 实验参数设置	第42页
· 实验结果分析	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
4 基于深度学习的分类方法研究	第45-65页
· 深度学习介绍	第45页
· 深度学习网络结构模型	第45-49页
· 深度信念网络	第45-47页
· 栈式自动编码机	第47页
· 卷积神经网络	第47-49页
· 基于深度学习网络结构模型的乳腺肿瘤X线图像数据分类研究	第49-58页
· 实验参数设置	第49-51页
· 实验结果对比分析	第51-58页
· 基于卷积深度信念网络的肺结节CT图像数据分类研究	第58-64页
· 卷积信念网络	第58页
· 实验参数设置	第58-59页
· 实验结果对比分析	第59-64页
· 结论	第64-65页
5 总结与展望	第65-67页
参考文献	第67-70页
致谢	第70-71页
攻读学位期间取得的研究成果	第71-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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