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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度特征迁移与融合的乳腺超声图像分类
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基于深度特征迁移与融合的乳腺超声图像分类
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-11页
    1.2 乳腺肿瘤超声图像分类研究现状第11-14页
    1.3 论文主要内容和结构安排第14-16页
2 传统的乳腺超声图像分类技术第16-29页
    2.1 乳腺超声图像的预处理与肿瘤区域分割第16-20页
        2.1.1 乳腺超声图像的预处理第16-18页
        2.1.2 乳腺超声图像的肿瘤区域分割第18-20页
    2.2 乳腺超声图像特征的提取第20-26页
        2.2.1 一阶特征第20-22页
        2.2.2 纹理特征第22-24页
        2.2.3 形态特征第24-26页
    2.3 乳腺超声图像的分类器设计第26-28页
        2.3.1 AdaBoost第26-27页
        2.3.2 SVM第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
3 基于卷积特征提取的判别方法第29-46页
    3.1 基于卷积特征提取的乳腺肿瘤良恶性判别研究第29-35页
        3.1.1 卷积神经网络的组成结构第29-30页
        3.1.2 设计的卷积特征提取网络第30-35页
    3.2 乳腺超声图像数据集说明第35-38页
        3.2.1 使用的数据介绍第35-37页
        3.2.2 分类精度评价指标第37-38页
    3.3 算法性能对比及分析第38-45页
        3.3.1 基于传统特征提取方法的实验结果第38-41页
        3.3.2 基于卷积特征提取方法的实验结果第41-42页
        3.3.3 性能指标评估及结果分析第42-45页
    3.4 本章小结第45-46页
4 基于特征迁移与融合的判别方法第46-61页
    4.1 基于深度特征迁移的乳腺肿瘤良恶性判别研究第46-54页
        4.1.1 基于特征的迁移学习第46-49页
        4.1.2 平台及实验参数设置第49-50页
        4.1.3 算法性能对比及分析第50-54页
    4.2 基于深度卷积特征融合的乳腺肿瘤分类研究第54-60页
        4.2.1 特征融合第54-55页
        4.2.2 平台及实验参数设置第55-57页
        4.2.3 性能指标评估及结果分析第57-60页
    4.3 本章小结第60-61页
5 总结与展望第61-63页
    5.1 工作总结第61-62页
    5.2 工作展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
附录第67页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文(和专利)目录第67页
    B.作者在攻读学位期间参与的科研项目第67页

 
 
论文编号BS4054929,这篇论文共67
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