基于深度学习的粗标记胃癌病理切片图像分割算法

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基于深度学习的粗标记胃癌病理切片图像分割算法

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基于深度学习的粗标记胃癌病理切片图像分割算法

论文目录
摘要	第1-7页
Abstracts	第7-11页
第1章绪论	第11-14页
1.1 课题研究的背景和意义	第11-12页
1.2 本文的研究内容及主要贡献	第12-13页
1.3 本文的结构组织	第13-14页
第2章深度学习与医学图像分割概述	第14-30页
2.1 图像分割算法综述	第14-18页
2.1.1 图像分割算法的定义	第14页
2.1.2 传统图像分割算法	第14-18页
2.2 卷积神经网络	第18-22页
2.2.1 基本概念	第18-19页
2.2.2 卷积神经网络的特性	第19-22页
2.3 图像语义分割算法	第22-26页
2.3.1 基于全卷积神经网络的图像语义分割	第22-24页
2.3.2 基于生成式对抗网络的图像语义分割	第24-26页
2.4 医学图像分割算法的研究现状	第26-29页
2.4.1 基于图块的医学图像分割	第26-27页
2.4.2 基于全卷积神经网络的生物医学图像分割	第27-28页
2.4.3 基于生成对抗网络的生物医学图像分割	第28-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第3章数据获取与处理	第30-37页
3.1 数字病理切片	第30页
3.2 数据获取及特点	第30-31页
3.3 数据预处理	第31-34页
3.3.1 数据去噪	第32-33页
3.3.2 数据增强	第33-34页
3.4 数据标注软件的开发	第34-36页
3.5 本章小结	第36-37页
第4章基于半监督学习的图像分割算法DVNet	第37-52页
4.1 基于图块的全卷积神经网络DVNet	第37-43页
4.1.1 图块提取	第37页
4.1.2 深度神经网络整体架构	第37-38页
4.1.3 深度神经网络详细解析	第38-42页
4.1.4 深度神经网络的损失函数	第42-43页
4.2 区域重叠预测机制	第43-45页
4.3 全连接条件随机场	第45-48页
4.3.1 随机场	第45页
4.3.2 Markov随机场(MRF)	第45-46页
4.3.3 条件随机场(CRF)	第46-48页
4.4 基于重复学习的训练系统	第48-51页
4.4.1 主动学习	第48-49页
4.4.2 重复学习	第49-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第5章实验结果及分析	第52-65页
5.1 软硬件环境配置	第52-53页
5.1.1 硬件配置	第52页
5.1.2 软件配置	第52-53页
5.2 训练细节	第53-54页
5.3 评价标准	第54页
5.4 基础网络在CamVid上的实验结果分析	第54-57页
5.5 区域重叠预测算法	第57-58页
5.6 全连接条件随机场	第58-59页
5.7 重复学习	第59-63页
5.8 本章小结	第63-65页
总结与展望	第65-67页
全文工作总结	第65-66页
研究展望	第66-67页
参考文献	第67-72页
致谢	第72-73页
附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)	第73页

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