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基于堆叠自动编码器的多模态脑肿瘤图像分割方法研究

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基于堆叠自动编码器的多模态脑肿瘤图像分割方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  1.1 研究工作的背景与意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状和发展态势第10-12页
  1.3 论文的主要研究内容第12-13页
  1.4 论文的创新点第13-14页
  1.5 论文组织结构第14-15页
  1.6 本章小结第15-16页
第二章 医学图像处理技术第16-28页
  2.1 医学成像技术第16-19页
  2.2 医学图像处理方法第19-25页
  2.3 传统医学图像分割技术第25-27页
    2.3.1 基于阈值的图像分割第25页
    2.3.2 区域生长算法第25-26页
    2.3.3 模糊C均值聚类第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于单模态图像的脑肿瘤图像分割第28-42页
  3.1 单模态脑肿瘤分割框架第28-29页
  3.2 基于深度置信网络的分类方法第29-31页
  3.3 基于卷积神经网络的分类方法第31-32页
  3.4 基于支持向量机的分类方法第32-34页
  3.5 堆叠降噪自动编码器第34-37页
    3.5.1 自动编码器第34-35页
    3.5.2 降噪自动编码器第35-36页
    3.5.3 堆叠降噪自动编码器第36-37页
  3.6 实验与实验结果第37-41页
    3.6.1 实验环境与数据第37-38页
    3.6.2 实验设置第38页
    3.6.3 实验结果分析第38-41页
  3.7 本章小结第41-42页
第四章 基于多模态图像的脑肿瘤分割第42-73页
  4.1 多模态脑肿瘤分割框架第42-43页
  4.2 预处理第43-54页
  4.3 基于SDAE网络的图像分类第54-56页
  4.4 后处理第56-58页
  4.5 实验设置与结果分析第58-72页
    4.5.1 多模态医学图像的三分类第58-61页
    4.5.2 多模态医学图像的五分类第61-68页
    4.5.3 结果分析第68-72页
  4.6 本章小结第72-73页
第五章 总结与展望第73-75页
  5.1 全文总结第73-74页
  5.2 后续工作展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-82页
攻读硕士学位期间取得的成果第82页

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