深度学习在医学图像分析中的应用

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深度学习在医学图像分析中的应用

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深度学习在医学图像分析中的应用

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 医学图像分析的难点	第11-12页
1.2.2 医学图像分析中的深度学习方法	第12-13页
1.2.3 深度学习在医学图像分析中的研究现状	第13-15页
1.3 本文研究内容与贡献	第15页
1.4 本文的结构安排	第15-17页
第二章深度学习简介	第17-32页
2.1 深度学习概述	第17-29页
2.1.1 神经网络和BP算法	第17-21页
2.1.2 深度学习的兴起	第21-22页
2.1.3 深信度网络	第22-24页
2.1.4 自动编码器	第24-26页
2.1.5 卷积神经网络	第26-29页
2.2 现有的深度学习框架	第29-30页
2.3 深度学习的应用领域	第30-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第三章融合卷积稀疏编码特征和传统特征的胸片肺结节识别	第32-48页
3.1 肺结节识别概述	第32-33页
3.2 卷积稀疏编码原理	第33-35页
3.3 胸片肺结节初检测	第35-38页
3.3.1 数据库简介	第35页
3.3.2 X光胸片肺结节检测	第35-38页
3.4 胸片肺结节识别	第38-44页
3.4.1 基于卷积稀疏编码的特征提取及降维	第38-40页
3.4.2 传统特征的提取	第40-43页
3.4.3 肺结节特征融合和分类	第43-44页
3.5 实验结果与分析	第44-47页
3.5.1 评价标准	第44-45页
3.5.2 实验结果分析	第45-47页
3.6 本章小结	第47-48页
第四章基于堆砌卷积自编码的CT淋巴结识别	第48-63页
4.1 淋巴结识别概述	第48-49页
4.2 卷积自编码原理	第49-53页
4.2.1 单层卷积自编码算法	第49-51页
4.2.2 深度卷积自编码	第51-53页
4.3 CT淋巴结初检测	第53-55页
4.3.1 数据库介绍	第53-54页
4.3.2 淋巴结初检测	第54-55页
4.4 基于堆砌卷积自编码网络的CT淋巴结识别	第55-59页
4.4.1 数据预处理-二维采样	第55-57页
4.4.2 堆砌卷积自编码模型	第57-58页
4.4.3 无监督预训练	第58页
4.4.4 分类器构造与训练	第58-59页
4.5 实验结果及分析	第59-62页
4.5.1 评价标准	第59-60页
4.5.2 淋巴结识别实验过程	第60-61页
4.5.3 实验结果分析	第61-62页
4.6 本章小结	第62-63页
第五章基于深度迁移学习的CT淋巴结识别	第63-74页
5.1 迁移学习简介	第63-67页
5.1.1 迁移学习方法	第64-66页
5.1.2 基于深度网络的迁移学习	第66-67页
5.2 基于深度迁移学习的CT淋巴结识别	第67-71页
5.2.1 疑似淋巴结图像预处理	第67-68页
5.2.2 淋巴结识别深度网络模型概述	第68-70页
5.2.3 特征的提取及融合	第70-71页
5.2.4 分类器构造与训练	第71页
5.3 实验结果与分析	第71-73页
5.3.1 实验流程	第71-72页
5.3.2 实验结果分析	第72-73页
5.4 本章小结	第73-74页
第六章总结与展望	第74-76页
6.1 本文主要工作与结论	第74-75页
6.2 工作展望	第75-76页
致谢	第76-77页
参考文献	第77-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。

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