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基于深度学习的子宫腺肌瘤超声图像分割方法研究

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基于深度学习的子宫腺肌瘤超声图像分割方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-15页
        1.2.1 基于深度学习的图像分割现状第11-13页
        1.2.2 针对超声图像的机器学习分割现状第13-14页
        1.2.3 研究现状情况分析第14-15页
    1.3 论文组织结构第15-17页
2 基于卷积神经网络的图像分割原理第17-26页
    2.1 卷积神经网络第17-22页
        2.1.1 网络核心思想第17-18页
        2.1.2 基本网络结构第18-21页
        2.1.3 损失函数第21-22页
    2.2 全卷积神经网络第22-24页
        2.2.1 卷积层代替全连接层第23页
        2.2.2 上采样第23-24页
        2.2.3 跳跃连接第24页
    2.3 迁移学习第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 基于Deeplab的子宫腺肌瘤超声图像语义分割第26-38页
    3.1 引言第26页
    3.2 Deeplab语义分割网络优势第26-27页
    3.3 模型架构说明第27-29页
        3.3.1 空洞卷积第27-28页
        3.3.2 全连接条件随机场第28-29页
    3.4 Deeplab模型实现子宫腺肌瘤超声图像分割第29-30页
        3.4.1 环境配置第29页
        3.4.2 模型评价指标第29-30页
    3.5 数据集生成及预处理第30-35页
        3.5.1 数据集构建第30-32页
        3.5.2 数据预处理第32-35页
    3.6 实验结果及模型评估第35-37页
    3.7 本章小结第37-38页
4 基于Mask RCNN的子宫腺肌瘤超声图像病灶分割第38-50页
    4.1 引言第38页
    4.2 Mask RCNN实例分割网络构建第38-39页
    4.3 模型架构设计第39-43页
        4.3.1 ResNet结构第40页
        4.3.2 特征金字塔网络(FPN)第40-41页
        4.3.3 区域建议网络(RPN)第41-42页
        4.3.4 RoI Align第42页
        4.3.5 Mask分支第42-43页
    4.4 Mask RCNN模型实现子宫腺肌瘤超声图像分割第43-49页
        4.4.1 环境配置与模型评价指标第43-44页
        4.4.2 网络损失函数第44-45页
        4.4.3 实验结果及模型评估第45-49页
    4.5 本章小结第49-50页
5 子宫腺肌瘤超声图像分割系统设计与实现第50-54页
    5.1 图形用户界面概述第50-51页
    5.2 系统界面设计与展示第51-53页
    5.3 本章小结第53-54页
6 深度学习图像分割模型在HIFU治疗中的应用价值第54-59页
    6.1 HIFU治疗技术第54页
    6.2 图像分割算法在HIFU治疗评价中的意义第54-56页
    6.3 消融治疗中图像分割效果的临床实用性评估第56-58页
        6.3.1 评价方法第56-57页
        6.3.2 评估结果及分析第57-58页
    6.4 本章小结第58-59页
7 总结与展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-64页
附录第64页
    科研成果第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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