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基于卷积神经网络的乳腺癌有丝分裂检测技术的研究

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基于卷积神经网络的乳腺癌有丝分裂检测技术的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-18页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 有丝分裂检测技术的研究第10-12页
    1.2.2 深度学习在医疗图像中的应用第12-14页
    1.2.3 应用现状的分析第14-15页
  1.3 主要研究内容第15-16页
  1.4 本文结构安排第16-18页
第2章 深度卷积神经网络第18-26页
  2.1 基本结构第18-21页
    2.1.1 卷积层第18-19页
    2.1.2 池化层第19-20页
    2.1.3 全连接层第20-21页
  2.2 误差反向传播第21-24页
    2.2.1 全连接层的误差传递第21-22页
    2.2.2 卷积层的误差传递第22-23页
    2.2.3 池化层的误差传递第23-24页
  2.3 AlexNet网络模型第24页
  2.4 本章小结第24-26页
第3章 数据处理和样本建立第26-34页
  3.1 实验数据集第26页
  3.2 图像染色的均衡第26-31页
    3.2.1 图像特征空间的变换第27-28页
    3.2.2 各组织的聚类第28-30页
    3.2.3 基于组织的颜色均衡第30页
    3.2.4 图像颜色均衡的结果第30-31页
  3.3 训练样本的建立第31-33页
    3.3.1 非有丝分裂样本的提取第31-32页
    3.3.2 数据集的扩大第32-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第4章 检测模型的设计第34-46页
  4.1 循环对称卷积层第34-36页
    4.1.1 有丝分裂检测的旋转不变性第34页
    4.1.2 循环对称卷积层的结构第34-35页
    4.1.3 循环对称卷积层的实现第35-36页
  4.2 频率权重损失函数第36-37页
    4.2.1 有丝分裂检测的稀疏性第36-37页
    4.2.2 损失函数的修正第37页
  4.3 特征混合全卷积神经网络(FF-CNN)第37-40页
    4.3.1 FF-CNN的结构第37-38页
    4.3.2 FF-CNN的上采样第38-39页
    4.3.3 FF-CNN的训练策略第39-40页
  4.4 FF-CNN+CRF-RNN模型第40-43页
    4.4.1 CRF-RNN模型第40-42页
    4.4.2 FF-CNN与CRF-RNN模型的结合第42页
    4.4.3 模型的训练策略第42-43页
  4.5 多尺度FF-CNN+CRF-RNN模型第43-44页
    4.5.1 多尺度FF-CNN+CRF-RNN模型的结构第43页
    4.5.2 多尺度FF-CNN+CRF-RNN模型的训练策略第43-44页
  4.6 本章小结第44-46页
第5章 模型的测试和分析第46-66页
  5.1 模型评判标准第46页
  5.2 实验平台的搭建第46-51页
    5.2.1 整体框架第46页
    5.2.2 模型训练平台第46-48页
    5.2.3 模型监控的软件第48-50页
    5.2.4 模型可视化工具第50-51页
  5.3 模型超参数的设置第51-56页
    5.3.1 学习速率第51-52页
    5.3.2 权值衰减值第52-53页
    5.3.3 迭代次数第53-56页
    5.3.4 超参数的设置第56页
  5.4 模型性能的分析与验证第56-62页
    5.4.1 模型的分类阀值第57页
    5.4.2 循环对称卷积层的有效性的验证第57页
    5.4.3 频率权重损失函数的有效性的验证第57-59页
    5.4.4 特征混合模型的性能分析第59-60页
    5.4.5 F-FF-C+CRF模型的性能分析第60页
    5.4.6 MF-FF-C+CRF模型的性能分析第60-61页
    5.4.7 MF-FF-C+CRF模型与现有模型的对比第61-62页
  5.5 模型的可视化第62-64页
  5.6 本章小结第64-66页
结论第66-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第71-73页
致谢第73页

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