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基于深度学习的肺结节分割与良恶性分类

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基于深度学习的肺结节分割与良恶性分类
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-20页
    1.1 课题研究背景及意义第11-13页
    1.2 相关研究现状第13-16页
        1.2.1 肺结节分割研究现状第13-15页
        1.2.2 肺结节良恶性分类研究现状第15-16页
    1.3 存在问题第16-17页
    1.4 本文研究目标与内容第17-18页
    1.5 论文组织结构第18-20页
2 相关算法理论概述第20-28页
    2.1 医学图像分割方法概述第20-24页
        2.1.1 医学图像分割定义第20-21页
        2.1.2 医学图像分割方法第21-24页
    2.2 医学图像分类方法概述第24-27页
        2.2.1 医学图像分类方法第25-27页
    2.3 本章小结第27-28页
3 肺结节数据预处理第28-37页
    3.1 引言第28页
    3.2 LIDC-IDRI肺癌CT影像数据库第28-31页
    3.3 数据集选取第31-32页
    3.4 CT图像切片序列选取规则第32-34页
    3.5 多视图提取第34-35页
    3.6 采样点策略第35页
    3.7 本章小结第35-37页
4 基于多视图残差块卷积神经网络的肺结节分割方法第37-50页
    4.1 引言第37-39页
    4.2 网络模型设计第39-43页
        4.2.1 模型架构第39-41页
        4.2.2 多视图模块第41-42页
        4.2.3 残差块模块第42-43页
    4.3 实验方案第43页
    4.4 评价准则第43-48页
        4.4.1 定量分析第44-45页
        4.4.2 定性分析第45-48页
        4.4.3 消融研究第48页
        4.4.4 整体表现第48页
    4.5 实验配置第48-49页
    4.6 本章小结第49-50页
5 基于多输入卷积神经网络的肺结节良恶性分类方法第50-64页
    5.1 引言第50-52页
    5.2 数据预处理第52-55页
        5.2.1 数据集选取第52-53页
        5.2.2 数据集制作第53-55页
    5.3 网络模型设计第55-59页
        5.3.1 模型架构第55-57页
        5.3.2 多输入模块第57-58页
        5.3.3 卷积神经网络模块第58-59页
    5.4 实验方案第59-60页
    5.5 评价准则第60-63页
        5.5.1 定量分析第61-62页
        5.5.2 消融研究第62页
        5.5.3 整体表现第62-63页
    5.6 实验配置第63页
    5.7 本章小结第63-64页
6 总结与展望第61-67页
    6.1 本文总结第61-65页
    6.2 未来展望第65-67页
参考文献第67-75页
致谢第75-77页

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