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基于深度学习的医学图像超分辨率重建

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基于深度学习的医学图像超分辨率重建
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-13页
    1.3 论文主要研究内容及组织结构第13-15页
第二章 超分辨率重建技术研究第15-27页
    2.1 非深度学习方法第15-19页
        2.1.1 基于插值第15-17页
        2.1.2 基于重构第17-18页
        2.1.3 基于学习第18-19页
    2.2 深度学习方法第19-24页
        2.2.1 SRCNN第21-23页
        2.2.2 FSRCNN第23页
        2.2.3 ESPCN第23-24页
    2.3 图像超分辨率重建算法评价标准第24-26页
        2.3.1 图像质量的客观评价第24-26页
        2.3.2 图像质量的主观评价第26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 基于生成对抗网络的图像超分辨率重建第27-34页
    3.1 生成对抗网络第27-28页
    3.2 残差密集块第28-30页
    3.3 基于残差密集块的GAN第30-33页
        3.3.1 网络结构第30-31页
        3.3.2 损失函数第31-32页
        3.3.3 训练过程第32-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 实验结果及分析第34-41页
    4.1 实验环境介绍第34页
    4.2 实验结果分析第34-39页
        4.2.1 视网膜眼底图像的SR第34-36页
        4.2.2 视网膜眼底血管分割第36-38页
        4.2.3 心脏左心室MRI的 SR第38-39页
    4.3 本章小结第39-41页
第五章 总结和展望第41-43页
    5.1 论文总结第41页
    5.2 工作展望第41-43页
参考文献第43-47页
攻读硕士期间成果第47-48页
致谢第48页

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