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基于深度学习的医学图像标注模型构建研究

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基于深度学习的医学图像标注模型构建研究
论文目录
 
摘要第3-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-14页
  1.1 课题研究的背景与意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 本文研究内容及论文结构第12-14页
第二章 图像分类标注问题介绍第14-26页
  2.1 概述第14-15页
  2.2 随机森林法第15-17页
  2.3 隐马尔可夫模型第17-19页
    2.3.1 隐马尔可夫模型的定义第17-18页
    2.3.2 观测序列的生成过程第18-19页
    2.3.3 隐马尔可夫模型的三个基本问题第19页
  2.4 条件随机场第19-23页
    2.4.1 概率无向图模型第19-22页
    2.4.2 条件随机场的定义与形式第22-23页
    2.4.3 马尔科夫条件随机场与条件随机场之间的区别第23页
  2.5 本章小结第23-26页
第三章 基于深度学习卷积神经网络的脑肿瘤图像分类标注第26-52页
  3.1 卷积计算第26-27页
  3.2 卷积神经网络概述第27-28页
  3.3 卷积神经网络(ConvNet)层的介绍第28-35页
    3.3.1 卷积层(Conv Layer)第29-33页
    3.3.2 池化层(Pooling Layer)第33-34页
    3.3.3 规范化层第34页
    3.3.4 完全连接层第34-35页
  3.4 Dropout第35-37页
  3.5 卷积神经网络应用于脑肿瘤图像分类标注概述第37-38页
  3.6 构架第38-41页
    3.6.1 两路结构第38-39页
    3.6.2 输入串联架构第39-41页
  3.7 输入串联结构存的改进第41-44页
    3.7.1 多池化操作第41-42页
    3.7.2 多池化操作方法第42-44页
  3.8 训练第44-46页
  3.9 实验结果及分析第46-51页
  3.10 本章小结第51-52页
第四章 脑肿瘤图像分类标注训练过程参数优化的改进第52-68页
  4.1 三种梯度下降法的结构第52-55页
  4.2 梯度下降优化算法第55-61页
    4.2.1 动量(Momentum)第55-57页
    4.2.2 Nesterov加速梯度第57-58页
    4.2.3 Adagrad第58-59页
    4.2.4 Adadelta第59-60页
    4.2.5 RMSprop第60页
    4.2.6 Adam第60-61页
  4.3 改进型Adam第61-65页
    4.3.1 概述第61-62页
    4.3.2 改进的原因第62页
    4.3.3 具体方法第62-65页
  4.4 实验结果分析第65-67页
  4.5 本章小结第67-68页
第五章 总结与展望第68-70页
  5.1 工作总结第68-69页
  5.2 未来展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-78页
攻读学位期间发表的论文及成果第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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