盆底超声中基于回归模型的膀胱脱垂自动分级

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盆底超声中基于回归模型的膀胱脱垂自动分级

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盆底超声中基于回归模型的膀胱脱垂自动分级

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章综述	第9-16页
1.1 盆底超声中膀胱脱垂的临床背景与研究意义	第9-10页
1.2 膀胱脱垂疾病诊断与分级的国内外研究现状	第10-12页
1.3 本文的研究目标与挑战	第12-13页
1.4 本文的研究设想	第13-14页
1.5 本文的章节组织	第14-16页
第2章基于多阶段回归模型（MPRM）的膀胱脱垂自动分级	第16-27页
2.1 MPRM自动分级的框架	第16-17页
2.2 随机森林算法的简介	第17-19页
2.3 一阶段回归中的特征设计	第19-20页
2.4 一阶段随机森林回归器的训练	第20-22页
2.4.1 回归训练与参数设置	第20-21页
2.4.2 随机森林回归器的优化	第21-22页
2.5 一阶段膀胱脱垂的自动分级	第22-24页
2.5.1 解剖结构的定位与分割	第22-23页
2.5.2 膀胱脱垂分级标准	第23-24页
2.6 二阶段自动上下文优化方法	第24-26页
2.6.1 自动上下文特征设计	第24-25页
2.6.2 二阶段随机森林回归器的训练与自动分级	第25-26页
2.7 本章小结	第26-27页
第3章 MPRM自动分级的实验与分析	第27-35页
3.1 实验数据	第27-28页
3.2 MPRM 的系统实现	第28页
3.3 MPRM的系统评估	第28-34页
3.3.1 定性评估	第28-30页
3.3.2 自动上下文效果定量评估	第30-32页
3.3.3 中间结果定量评估	第32页
3.3.4 系统分级性能定量评估	第32-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第4章基于时空回归模型（STRM）的膀胱脱垂自动分级	第35-44页
4.1 STRM自动分级方法的框架	第35-36页
4.2 随机Haar特征与改进	第36-38页
4.3 STRM的训练	第38-40页
4.3.1 高斯采样	第38-39页
4.3.2 随机森林中的多维回归	第39-40页
4.4 STRM的膀胱脱垂自动分级	第40-43页
4.4.1 回归预测结果的投票策略	第40-42页
4.4.2 多尺度的预测模型的结合	第42-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第5章 STRM自动分级的实验与分析	第44-50页
5.1 实验数据	第44页
5.2 STRM的系统实现	第44-45页
5.3 STRM的系统评估	第45-49页
5.3.1 定性评估	第45-46页
5.3.2 STRM的定量评估	第46-47页
5.3.3 中间结果定量评估	第47-48页
5.3.4 系统分级性能定量评估	第48-49页
5.4 本章小结	第49-50页
第6章总结与展望	第50-53页
6.1 本文总结	第50-51页
6.2 本文的主要贡献	第51-52页
6.3 本文的不足与展望	第52-53页
参考文献	第53-55页
致谢	第55-56页
攻读硕士学位期间的研究成果	第56页

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