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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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