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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的细胞核图像分割研究
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基于深度学习的细胞核图像分割研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及课题意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
        1.2.1 语义分割技术研究现状第9-11页
        1.2.2 自动化细胞核分割技术研究现状第11页
    1.3 研究内容与组织结构第11-13页
        1.3.1 论文研究内容第11-12页
        1.3.2 论文组织结构第12-13页
2 相关理论基础第13-34页
    2.1 深度学习技术基础第13-21页
        2.1.1 深度卷积网络架构第13-16页
        2.1.2 图像分割数据集第16-19页
        2.1.3 迁移学习第19-21页
    2.2 基于深度学习的语义分割基础第21-31页
        2.2.1 编码器-解码器架构第23-25页
        2.2.2 整合上下文内容第25-31页
    2.3 语义分割效果的评价指标第31-33页
        2.3.1 主观评价第31页
        2.3.2 运行时间第31页
        2.3.3 占用内存空间第31-32页
        2.3.4 准确率第32-33页
    2.4 本章小结第33-34页
3 基于深度学习的细胞核图像分割研究第34-44页
    3.1 引言第34页
    3.2 深度分割网络整体架构第34-38页
        3.2.1 编码器架构第35-36页
        3.2.2 信息聚合模块架构第36-38页
        3.2.3 解码器架构第38页
    3.3 深度分割网络详细解析第38-43页
        3.3.1 转置卷积第38-40页
        3.3.2 高层特征与底层特征融合第40页
        3.3.3 批归一化处理第40-41页
        3.3.4 迁移学习第41-43页
        3.3.5 深度分割网络输入归一化和损失函数第43页
    3.4 本章小结第43-44页
4 基于深度分割模型的细胞核自动化分割框架的实验分析第44-58页
    4.1 引言第44页
    4.2 数据集概览第44-46页
    4.3 图像预处理及数据集增强第46-49页
        4.3.1 对比度增强第46-48页
        4.3.2 调整图像大小第48页
        4.3.3 数据集增强第48-49页
    4.4 交叉验证训练第49-50页
    4.5 试验效果分析第50-56页
        4.5.1 实验环境第50页
        4.5.2 实验过程第50-56页
    4.6 分割结果优化第56-57页
    4.7 本章小结第57-58页
5 总结与展望第58-60页
    5.1 全文总结第58-59页
    5.2 展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-66页

 
 
论文编号BS4055023,这篇论文共66
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