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基于X-ray图像的骨龄自动评估

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基于X-ray图像的骨龄自动评估
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-15页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究历史和现状第11-12页
  1.3 主要研究内容第12-13页
  1.4 本论文的结构安排第13-15页
第二章 X-ray手骨图像预处理和分割第15-37页
  2.1 X-ray手骨图像采集第15-18页
    2.1.1 骨龄及手骨生长规律简介第15-16页
    2.1.2 X-ray成像原理第16-17页
    2.1.3 图像的拍摄与收集第17-18页
  2.2 X-ray手骨图像的预处理第18-26页
    2.2.1 X-ray手骨图像的缩放第18-20页
    2.2.2 X-ray手骨图像的降噪第20-23页
    2.2.3 X-ray手骨图像的对比度增强第23-26页
  2.3 图像分割方法第26-34页
    2.3.1 基于阈值的X-ray手骨图像分割方法第26-28页
    2.3.2 基于边缘检测的X-ray手骨图像分割方法第28-32页
    2.3.3 基于区域的X-ray手骨图像分割方法第32-33页
    2.3.4 基于形态学分水岭的X-ray手骨图像分割方法第33-34页
  2.4 X-ray手骨图像的裁剪第34-35页
  2.5 本章小结第35-37页
第三章 图像样本空间扩展第37-44页
  3.1 几何变化策略第37页
  3.2 GAN策略第37-40页
    3.2.1 GAN原理介绍第37-39页
    3.2.2 DCGAN第39-40页
  3.3 弹性变形策略第40-42页
  3.4 本章小结第42-44页
第四章 基于SVM的骨龄自动评估第44-58页
  4.1 特征提取第44-51页
    4.1.1 SIFT特征第44-47页
    4.1.2 LBP特征第47-49页
    4.1.3 GLCM特征第49-51页
  4.2 PCA降维第51-52页
  4.3 SVM第52-55页
  4.4 实验实施及结果分析第55-57页
  4.5 本章小结第57-58页
第五章 基于卷积神经网络的骨龄自动评估第58-76页
  5.1 卷积神经网络第58-64页
    5.1.1 激活函数第58-59页
    5.1.2 卷积神经网络结构第59-64页
  5.2 骨龄评估网络架构第64-71页
    5.2.1 ResNet第64-66页
    5.2.2 空间变换器第66-69页
    5.2.3 SoftMax回归第69-70页
    5.2.4 ST-ResNet网络模型第70-71页
  5.3 实验实施及结果分析第71-75页
  5.4 本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-78页
  6.1 本文总结第76-77页
  6.2 后续工作展望第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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