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X光胸片骨组织去除方法研究
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X光胸片骨组织去除方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
　　1.1 课题背景及研究意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-11页
　　　　1.2.1 双能减影法(硬件法)第10页
　　　　1.2.2 规则法第10-11页
　　　　1.2.3 模式识别法第11页
　　1.3 论文组织结构第11-13页
第二章 骨组织去除方法第13-25页
　　2.1 基于规则的骨组织(肋骨)去除方法第13-15页
　　　　2.1.1 肺野分割第13-14页
　　　　2.1.2 肋骨定位第14-15页
　　　　2.1.3 肋骨去除第15页
　　2.2 基于模式识别的骨组织去除方法第15-18页
　　　　2.2.1 特征选择第16页
　　　　2.2.2 网络训练第16-18页
　　　　2.2.3 骨组织去除第18页
　　2.3 深度学习方法第18-23页
　　　　2.3.1 深度学习与卷积神经网络第18-19页
　　　　2.3.2 网络基本结构第19-21页
　　　　2.3.3 网络优化算法第21-23页
　　2.4 骨组织去除数值评价标准第23-24页
　　2.5 本章小结第24-25页
第三章 基于卷积神经网络的骨组织去除第25-41页
　　3.1 骨组织去除系统第25页
　　3.2 数据预处理第25-28页
　　　　3.2.1 数据降采样与扩增第26页
　　　　3.2.2 计算梯度图第26-27页
　　　　3.2.3 数据归一化第27-28页
　　　　3.2.4 小块提取方法第28页
　　3.3 卷积神经网络的训练和测试第28-32页
　　　　3.3.1 卷积神经网络模型第28-30页
　　　　3.3.2 卷积网络测试方法第30页
　　　　3.3.3 卷积网络调参第30-32页
　　3.4 改进网络结构第32-34页
　　　　3.4.1 深层卷积网络第32页
　　　　3.4.2 加速卷积网络第32-34页
　　3.5 实验过程与结果分析第34-40页
　　　　3.5.1 实验平台第34页
　　　　3.5.2 实验数据第34-35页
　　　　3.5.3 训练过程分析第35-37页
　　　　3.5.4 显示效果分析第37-39页
　　　　3.5.5 数值结果分析第39-40页
　　　　3.5.6 运行时间分析第40页
　　3.6 本章小结第40-41页
第四章 基于多分辨率卷积神经网络的骨组织去除第41-46页
　　4.1 基本卷积网络的不足第41页
　　4.2 多分辨率卷积神经网络第41-42页
　　　　4.2.1 多分辨率网络框架第41页
　　　　4.2.2 多分辨率分解方法第41-42页
　　　　4.2.3 图像融合方法第42页
　　4.3 实验结果分析第42-45页
　　　　4.3.1 训练过程分析第42-43页
　　　　4.3.2 显示效果分析第43-45页
　　　　4.3.3 数值结果分析第45页
　　4.4 本章小结第45-46页
第五章 总结与展望第46-47页
　　5.1 论文工作总结第46页
　　5.2 进一步研究第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-51页
作者简介第51页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。
 
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