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基于神经网络和图像显著性的心脏图像自动分割算法研究

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基于神经网络和图像显著性的心脏图像自动分割算法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 引言第11-15页
  1.1 研究背景和意义第11-12页
  1.2 心脏分割算法研究现状第12-14页
  1.3 本文的章节安排第14-15页
2 CT心脏图像分割算法简介第15-30页
  2.1 图像显著性第15-17页
    2.1.1 显著性检测第15-16页
    2.1.2 SLIC超像素分割算法第16-17页
  2.2 神经网络第17-29页
    2.2.1 人工神经网络第17-19页
    2.2.2 反向传播第19-22页
    2.2.3 卷积神经网络(CNN)第22-25页
    2.2.4 自编码神经网络第25-26页
    2.2.5 降噪自编码网络第26-27页
    2.2.6 堆叠降噪自编码器第27-29页
  2.3 本章小结第29-30页
3 基于视觉显著性的心脏分割算法第30-45页
  3.1 算法架构模型第30-31页
  3.2 视觉显著模型第31-32页
  3.3 SF模型的实现过程第32-37页
    3.3.1 超像素分割第33页
    3.3.2 颜色独立性第33-34页
    3.3.3 颜色空间分布第34-35页
    3.3.4 特征融合第35-36页
    3.3.5 多面体晶格模型第36-37页
  3.4 过渡处理第37-38页
  3.5 CT心脏分割实验第38-44页
    3.5.1 数据集与实验配置第38-39页
    3.5.2 分割结果的评价方法第39-40页
    3.5.3 算法参数的设置第40-42页
    3.5.4 实验结果与分析第42-44页
  3.6 本章小结第44-45页
4 基于神经网络的心脏分割算法第45-64页
  4.1 基于卷积神经网络的心脏目标定位第45-54页
    4.1.1 卷积神经网络的构建第46-47页
    4.1.2 卷积神经网络训练第47-50页
    4.1.3 数据集与实验配置第50-51页
    4.1.4 卷积神经网络的定位效果第51-54页
  4.2 基于堆叠降噪自编码网络的心脏分割第54-57页
    4.2.1 堆叠降噪自编码网络的构建第54-55页
    4.2.2 堆叠降噪自编码网络的训练第55-57页
  4.3 CT心脏分割实验第57-63页
    4.3.1 数据集与实验配置第57-58页
    4.3.2 分割结果的评价方法第58-59页
    4.3.3 实验结果与分析第59-63页
  4.4 本章小结第63-64页
5 心脏分割结果三维重建第64-71页
  5.1 面绘制第64-66页
    5.1.1 基于MC的面绘制第64-65页
    5.1.2 面绘制结果第65-66页
  5.2 体绘制第66-70页
    5.2.1 基于光线投射法的体绘制第67-69页
    5.2.2 体绘制结果第69-70页
  5.3 本章小结第70-71页
6 总结与展望第71-73页
  6.1 论文总结第71-72页
  6.2 前景与展望第72-73页
参考文献第73-77页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第77-79页
学位论文数据集第79页

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