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基于全卷积网络的CT图像肝脏肿瘤分割方法研究

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基于全卷积网络的CT图像肝脏肿瘤分割方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-15页
变量注释表第15-17页
1 绪论第17-23页
 1.1 选题背景及研究意义(Topic background and research significance)第17-18页
 1.2 国内外研究现状(Research status at home and abroad)第18-21页
 1.3 主要研究内容及结构安排(Main research contents and structural arrangements)第21-23页
2 卷积神经网络原理第23-39页
 2.1 神经网络概述(Neural network overview)第23-25页
 2.2 卷积神经网络(Convolutional neural network)第25-31页
 2.3 深度残差网络(Deep residual network)第31-33页
 2.4 全卷积网络(Fully convolution network)第33-37页
 2.5 肝脏肿瘤分割的评价标准(Evaluation criteria for liver tumor segmentation)第37-38页
 2.6本章小结(Summary)第38-39页
3 基于深度全卷积网络的CT图像肝脏肿瘤分割第39-54页
 3.1 深度全卷积网络肝脏肿瘤分割模型(Deep fully convolutional networks liver tumor segmentation model)第39-42页
 3.2 数据处理(Data processing)第42-46页
 3.3 DFCN 肿瘤分割网络的训练(Training of DFCN tumor segmentation network)第46-49页
 3.4 实验结果及分析(Experimental results and analysis)第49-52页
 3.5 本章小结(Summary)第52-54页
4 基于条件随机场的肝脏肿瘤分割结果优化第54-61页
 4.1 条件随机场模型(Conditional random field model)第54-57页
 4.2 FC-CRF 的优化过程(FC-CRF optimization process)第57-58页
 4.3 实验结果与分析(Experimental results and analysis)第58-60页
 4.4 本章小结(Summary)第60-61页
5 总结与展望第61-63页
 5.1 全文总结(Summary of the main research work in the thesis)第61页
 5.2 展望(Prospect)第61-63页
参考文献第63-67页
作者简历第67-68页
致谢第68-69页
学位论文数据集第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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