深度学习在胸部CT图像分割中的应用

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深度学习在胸部CT图像分割中的应用

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深度学习在胸部CT图像分割中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
专用术语注释表	第9-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 课题背景和意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-15页
1.2.1 计算机辅助诊断系统的研究现状	第12-13页
1.2.2 胸部CT图像区域分割算法的研究现状	第13-15页
1.3 本文研究内容	第15-16页
第二章医学图像分割概述	第16-29页
2.1 CT图像相关知识	第16-21页
2.1.1 CT成像原理	第16-19页
2.1.2 CT成像过程	第19-20页
2.1.3 CT影像特点	第20-21页
2.2 医学图像分割的定义	第21页
2.3 常用的医学图像分割方法	第21-28页
2.3.1 基于区域的分割方法	第21-25页
2.3.2 基于边缘的图像分割方法	第25-26页
2.3.3 基于特定理论的图像分割方法	第26-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章基于卷积神经网络的胸部CT图像分割	第29-47页
3.1 概述	第29-30页
3.2 卷积神经网络的设计	第30-35页
3.2.1 模型概述	第30-32页
3.2.2 卷积层的设计	第32-33页
3.2.3 全连接层的设计	第33-34页
3.2.4 Softmax层的设计	第34-35页
3.3 防止过拟合	第35-36页
3.3.1 数据增强	第35页
3.3.2 随机失活	第35-36页
3.4 模型的实验	第36-43页
3.4.1 Caffe平台	第36-37页
3.4.2 实验数据的准备	第37-38页
3.4.3 卷积神经网络训练测试方法	第38-39页
3.4.4 评判准则	第39-40页
3.4.5 对比实验设定	第40页
3.4.6 设置训练参数	第40-41页
3.4.7 训练卷积神经网络	第41-43页
3.5 实验结果分析	第43-46页
3.6 本章小结	第46-47页
第四章基于端对端神经网络的胸部CT图像分割	第47-62页
4.1 概述	第47-48页
4.2 端对端神经网络的设计	第48-52页
4.2.1 模型概述	第48-49页
4.2.2 全连接层的更改	第49-50页
4.2.3 反卷积层的设计	第50-51页
4.2.4 整体网络结构	第51-52页
4.3 模型的实验	第52-56页
4.3.1 实验软件及硬件环境	第52页
4.3.2 胸部CT分割的具体实现步骤	第52-53页
4.3.3 实验数据的准备与获取	第53-54页
4.3.4 评判准则	第54页
4.3.5 参数的设置	第54页
4.3.6 对比实验算法	第54-55页
4.3.7 模型的训练	第55-56页
4.4 实验结果分析	第56-61页
4.4.1 实验结果	第56-60页
4.4.2 特征可视化	第60-61页
4.5 本章小结	第61-62页
第五章总结与展望	第62-64页
5.1 总结	第62-63页
5.2 展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第68-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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