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PCNN在胆结石超声图像分割中的应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-21页 | | ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 | | ·超声医学图像的特点 | 第9-12页 | | ·超声成像技术 | 第9-11页 | | ·超声图像处理技术 | 第11-12页 | | ·对胆结石超声图像的分析 | 第12-19页 | | ·正常胆囊的超声图像分析 | 第12-13页 | | ·具有结石特征的超声图像分析 | 第13-15页 | | ·典型胆囊结石的超声图像特征 | 第15-16页 | | ·非典型胆囊结石的超声图像特征 | 第16-19页 | | ·脉冲耦合神经网络的研究现状 | 第19-20页 | | ·课题来源 | 第20页 | | ·本论文的主要工作和结构安排 | 第20-21页 | | 第二章 脉冲耦合神经网络(PCNN)的应用分析 | 第21-32页 | | ·图像分割的相关知识及应用发展 | 第21-25页 | | ·图像分割的定义 | 第21-22页 | | ·图像分割中的困难 | 第22页 | | ·图像分割的主要方法 | 第22-25页 | | ·PCNN模型及在图像处理方面的应用 | 第25-29页 | | ·PCNN模型 | 第25-27页 | | ·PCNN的特性分析 | 第27-28页 | | ·PCNN在图像处理方面的应用 | 第28-29页 | | ·PCNN在超声图像分割方面的应用 | 第29-31页 | | ·本章小结 | 第31-32页 | | 第三章 基于PCNN的胆结石图像分割实验 | 第32-39页 | | ·基于PCNN的图像分割算法介绍 | 第32页 | | ·实验选取的样本图像分析 | 第32-33页 | | ·基于PCNN胆结石超声图像分割 | 第33-34页 | | ·胆结石图像分割PCNN经验参数设定 | 第34页 | | ·实验结果分析 | 第34-38页 | | ·结论 | 第38页 | | ·本章小结 | 第38-39页 | | 第四章 总结与展望 | 第39-41页 | | ·本文的主要工作 | 第39页 | | ·今后工作的展望 | 第39-41页 | | 参考文献 | 第41-44页 | | 附录 | 第44-46页 | | 在学期间的研究成果 | 第46-47页 | | 致谢 | 第47页 |
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论文编号BS1808711，这篇论文共47页
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