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医学不平衡样本集分类关键技术研究

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医学不平衡样本集分类关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 论文研究背景及意义第11-12页
    1.2 论文相关研究现状第12-16页
        1.2.1 不平衡样本集的分类研究现状第12-15页
        1.2.2 基于深度学习的医学图像分类研究现状第15-16页
    1.3 论文主要的研究内容第16-17页
    1.4 论文章节安排第17-19页
第二章 相关技术理论第19-31页
    2.1 引言第19页
    2.2 卷积神经网络第19-23页
        2.2.1 网络结构第19-20页
        2.2.2 池化第20-21页
        2.2.3 不变性和同变性第21-23页
    2.3 胶囊网络第23-27页
        2.3.1 网络结构第23-25页
        2.3.2 向量神经元与标量神经元第25-26页
        2.3.3 迭代动态路由算法第26-27页
    2.4 类不平衡问题第27-28页
    2.5 注意力机制第28-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第三章 基于胶囊网络的医学图像分类模型第31-49页
    3.1 引言第31页
    3.2 相关模型与技术第31-32页
    3.3 数据集介绍与处理第32-38页
        3.3.1 ISBI2016 数据集第32-34页
        3.3.2 LIDC-IDRI数据集第34-38页
        3.3.3 两个基准数据集第38页
    3.4 医学图像良恶性分类模型训练第38-41页
        3.4.1 基于CapsNets的分类模型第39-40页
        3.4.2 基于CNN的分类模型第40-41页
    3.5 实验设计与结果分析第41-48页
        3.5.1 实验环境配置第41-42页
        3.5.2 实验评价指标第42-43页
        3.5.3 基于训练数据集有限的分类实验第43-45页
        3.5.4 基于不平衡数据集的分类实验第45-47页
        3.5.5 与其他算法对比第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 基于胶囊网络的分类模型改进设计第49-64页
    4.1 引言第49页
    4.2 基于类平衡的胶囊网络损失函数改进设计第49-54页
        4.2.1 类平衡损失(Class-Balanced Loss)第49-52页
        4.2.2 基于类平衡的胶囊网络损失函数改进设计第52-54页
    4.3 类平衡注意力胶囊网络(Class-Balanced Attention CapsNet)第54-57页
        4.3.1 基于自注意力的胶囊网络模型改进设计第54-56页
        4.3.2 类平衡注意力胶囊网络模型训练流程第56-57页
    4.4 实验设计与结果分析第57-63页
        4.4.1 基于类平衡损失的胶囊网络的良恶性分类实验第57-60页
        4.4.2 基于类平衡注意力胶囊网络的良恶性分类实验第60-62页
        4.4.3 与其他算法对比第62-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 基于CBACN分类模型的医疗辅助诊断系统设计与实现第64-73页
    5.1 引言第64页
    5.2 需求分析第64-67页
        5.2.1 功能需求第64-67页
        5.2.2 开发和运行环境需求第67页
    5.3 系统设计第67-69页
        5.3.1 架构设计第67-68页
        5.3.2 系统病例诊断流程第68-69页
    5.4 功能模块实现第69-72页
        5.4.1 病例管理模块第69-70页
        5.4.2 诊断管理模块第70-72页
    5.5 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
    6.1 全文总结第73-74页
    6.2 未来展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-82页

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