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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向急性白血病诊断的骨髓细胞形态学自动检验关键技术研究
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面向急性白血病诊断的骨髓细胞形态学自动检验关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 课题背景研究和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 面向急性白血病诊断的骨髓细胞形态学数据库的研究现状第12-14页
        1.2.2 骨髓细胞分割的研究现状第14-15页
        1.2.3 骨髓细胞分类识别的研究现状第15-16页
    1.3 本文研究内容和章节安排第16-18页
第二章 数据库建立与本文的系统框架第18-31页
    2.1 急性白血病基础知识第18-26页
        2.1.1 急性白血病诊断标准第19-20页
        2.1.2 造血干细胞生长发育体系第20-24页
        2.1.3 基于急性白血病诊断的骨髓细胞分类第24-26页
    2.2 图库的构建第26-29页
        2.2.1 骨髓涂片显微图像数据库第26-27页
        2.2.2 单一骨髓细胞图像数据库第27-29页
    2.3 骨髓细胞形态学检验自动化框架第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 基于稀疏表示和数学形态学操作的骨髓细胞分割算法第31-44页
    3.1 基于稀疏表示和数学形态学操作的骨髓细胞分割算法简介第32页
    3.2 基于饱和度的骨髓细胞预检测第32-33页
    3.3 基于稀疏表示的骨髓细胞检测第33-37页
        3.3.1 超像素分割第34-35页
        3.3.2 超像素特征提取第35页
        3.3.3 背景字典的构建第35-36页
        3.3.4 骨髓细胞的稀疏重建第36-37页
    3.4 基于数学形态学操作的多角度骨髓细胞分割第37-41页
        3.4.1 图像复杂性分类第38-39页
        3.4.2 简单图像骨髓细胞分割第39-40页
        3.4.3 复杂图像骨髓细胞分割第40-41页
    3.5 实验结果与分析第41-42页
    3.6 本章小结第42-44页
第四章 基于分级网络的骨髓细胞分类算法第44-54页
    4.1 基于分级网络的骨髓细胞分类算法简介第45页
    4.2 图像预处理第45-46页
    4.3 深度学习基础模型选择第46-47页
    4.4 分级网络(Hierarchical-CNN)模型第47-49页
    4.5 实验结果及分析第49-52页
        4.5.1 基础模型比较第49-50页
        4.5.2 单一网络和分级网络比较第50-52页
    4.6 本章小结第52-54页
结论第54-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-63页
致谢第63-64页
附件第64页

 
 
论文编号BS3833263,这篇论文共64
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