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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,
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。
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