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基于深度学习的医学图像分割算法的优化与实现

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基于深度学习的医学图像分割算法的优化与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究历史与现状第11-13页
    1.3 本文的主要贡献与创新第13-14页
    1.4 本论文的结构安排第14-16页
第二章 相关理论基础第16-32页
    2.1 神经网络基础第16-24页
        2.1.1 感知器与简单神经网络第16-18页
        2.1.2 梯度下降算法与反向传播第18-21页
        2.1.3 常见的激活函数第21-24页
    2.2 卷积神经网络第24-31页
        2.2.1 卷积神经网络的基本模块第24-27页
        2.2.2 经典的卷积神经网络第27-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 基于3D-Unet的新型优化网络设计与实现第32-50页
    3.1 3D-Unet网络及相关理论技术第32-35页
    3.2 水平深度多尺度U-net网络的设计第35-40页
        3.2.1 基础卷积模块第35-36页
        3.2.2 多层空洞卷积特征融合第36-39页
        3.2.3 整体网络结构第39-40页
    3.3 多分辨率并行U-net网络的设计第40-44页
        3.3.1 3D-Unet的缺点分析第40-41页
        3.3.2 整体网络架构第41-44页
    3.4 Dice coefficient函数第44页
    3.5 实验结果及分析第44-49页
        3.5.1 实验环境与数据集第44-45页
        3.5.2 不同模型的结果分析第45-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第四章 新型网络在结直肠癌数据上的应用与实现第50-69页
    4.1 总体系统架构第50-51页
    4.2 系统底层平台简介第51-54页
        4.2.1 CUDA基础第51-52页
        4.2.2 深度学习框架keras第52-54页
    4.3 数据预处理模块第54-57页
        4.3.1 数据格式处理第55页
        4.3.2 数据清洗第55-56页
        4.3.3 数据增强第56-57页
    4.4 特征提取模块第57-60页
    4.5 模型训练模块第60-66页
        4.5.1 带权Dice coefficient第61-62页
        4.5.2 实验及结果分析第62-66页
            4.5.2.1 特征提取模块与带权损失函数的使用前后效果对比第63-65页
            4.5.2.2 不同网络之间的结果对比与分析第61-66页
    4.6 图像分割模块第66-68页
    4.7 本章小结第68-69页
第五章 全文总结与展望第69-71页
    5.1 全文总结第69页
    5.2 后续工作展望第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页

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