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基于深度学习的糖尿病性视网膜图像分析算法研究

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基于深度学习的糖尿病性视网膜图像分析算法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 绪论第10-14页
  · 研究背景与意义第10-11页
  · 本文的研究内容和创新点第11-12页
  · 本文组织结构第12-14页
2 相关工作研究综述第14-28页
  · 传统的视网膜图像处理方法第14-18页
    · 视网膜图像的预处理阶段第14-15页
    · 视网膜图像解剖结构分析阶段第15-16页
    · 视网膜病变检测阶段第16-17页
    · 视网膜图像病变程度诊断阶段第17-18页
  · 深度学习研究进展第18-28页
    · 浅层学习与深度学习第18-19页
    · 神经网络第19-23页
    · 卷积神经网络第23-25页
    · 深度学习的应用与发展第25-28页
3 基于深度学习的糖尿病视网膜图像分类算法第28-42页
  · 引言第28页
  · 基于深度学习的视网膜图像分类算法流程第28-30页
  · 视网膜图像预处理第30-34页
    · 视网膜图像分类数据集简介第30-31页
    · 去除背景和严重噪声图像第31-32页
    · 数据归一化第32-33页
    · 数据扩增第33-34页
  · 视网膜图像分类的网络结构第34-35页
  · 实验第35-40页
    · 实验设置第35-36页
    · 评价标准第36页
    · 实验结果与分析第36-40页
  · 小结第40-42页
4 基于深度学习的视网膜图像分割算法第42-56页
  · 引言第42页
  · 视网膜图像分割算法流程第42-44页
  · 视网膜图像预处理与后处理第44-47页
    · 图像的重叠采样第44-46页
    · 分割结果图像合成第46-47页
  · 视网膜图像分割网络结构设计第47-49页
    · Upsampling第47-48页
    · 损失函数第48页
    · 网络架构第48-49页
  · 实验第49-55页
    · 实验设置第49-50页
    · 实验结果与分析第50-55页
  · 小结第55-56页
5 结论第56-58页
参考文献第58-62页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第62-64页
第64页

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