基于卷积神经网络的肿瘤细胞图像的识别研究

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基于卷积神经网络的肿瘤细胞图像的识别研究

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基于卷积神经网络的肿瘤细胞图像的识别研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-5页
第1章绪论	第8-14页
1.1 课题研究的背景和意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-10页
1.3 乳腺癌及数字病理切片的特点	第10-13页
1.3.1 乳腺癌的类型	第10-11页
1.3.2 诊断中的问题与挑战	第11-12页
1.3.3 数字化病理切片目前状态	第12-13页
1.4 本章小结	第13页
1.5 论文内容和结构	第13-14页
第2章深度学习及图像识别理论	第14-25页
2.1 深度学习基本概念	第14页
2.2 深度学习训练过程及常用模型	第14-15页
2.2.1 深度学习训练过程	第14-15页
2.2.2 深度学习的常用模型	第15页
2.3 图像识别	第15-18页
2.3.1 数据特征分析	第15-16页
2.3.2 图像预处理	第16-17页
2.3.3 特征提取	第17-18页
2.3.4 分类决策及模式识别	第18页
2.4 卷积神经网络理论基础	第18-22页
2.4.1 卷积神经网络简介	第19-22页
2.4.2 常用的卷积神经网络的介绍	第22页
2.5 随机森林分类器的理论概述	第22-24页
2.5.1 随机森林的原理	第23-24页
2.5.2 随机森林算法重要的超参数	第24页
2.6 本章小结	第24-25页
第3章全病理切片图像的处理和分类器的设计	第25-47页
3.1 乳腺癌细胞图像识别系统结构	第25-26页
3.1.1 乳腺癌细胞图片来源	第25页
3.1.2 乳腺癌细胞图像识别系统结构框图	第25-26页
3.2 乳腺癌细胞图像预处理	第26-32页
3.2.1 背景块移除	第26-28页
3.2.2 构建训练数据集	第28-30页
3.2.3 数据集的扩充	第30-32页
3.3 分类器设计与模型的训练	第32-43页
3.3.1 CNN网络的设计	第32-39页
3.3.2 网络结构的改进	第39-42页
3.3.3 模型的训练	第42-43页
3.4 建立肿瘤概率热图	第41-45页
3.5 本章小结	第45-47页
第4章系统的软硬件配置及实验结果评估	第47-55页
4.1 数据集	第47页
4.2 实验的环境配置	第47-48页
4.3 实验评估方法	第48-50页
4.3.1 受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)	第48-49页
4.3.2 FROC(Free-Response ROC)曲线	第49-50页
4.4 实验结果与分析	第50-53页
4.5 本章小结	第53-55页
第5章总结与展望	第55-57页
5.1 总结	第55-56页
5.2 展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
攻读学位期间取得的研究成果	第61-62页
致谢	第62页

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