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基于深度学习的全自动心肌分割算法研究
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第11-15页
    1.1 研究背景和意义第11页
    1.2 心肌分割算法研究现状第11-13页
    1.3 本文研究内容及章节安排第13-15页
2 心血管磁共振图像心肌分割算法介绍第15-42页
    2.1 心血管磁共振图像与DICOM标准第15-16页
    2.2 图像预处理算法第16-23页
        2.2.1 图像形变算法第17-21页
        2.2.2 图像灰度变换算法第21-23页
    2.3 传统分割算法第23-28页
        2.3.1 阈值分割算法第23-25页
        2.3.2 聚类分割算法第25-27页
        2.3.3 水平集分割算法第27-28页
    2.4 深度学习算法第28-41页
        2.4.1 神经网络第29-32页
        2.4.2 卷积神经网络第32-37页
        2.4.3 全卷积神经网络第37-39页
        2.4.4 神经网络模型优化算法第39-41页
    2.5 本章总结第41-42页
3 基于图像块分类的心肌分割算法第42-58页
    3.1 算法架构模型第42-43页
    3.2 基于单次多框物体检测框架的心脏定位网络第43-46页
    3.3 基于卷积神经网络的心肌分割网络第46-47页
    3.4 心血管磁共振图像心肌分割实验第47-57页
        3.4.1 数据集与实验配置第48-49页
        3.4.2 心脏定位网络的训练第49-50页
        3.4.3 心肌分割网络的训练第50页
        3.4.4 分割结果的评价方法第50-51页
        3.4.5 实验结果与分析第51-57页
    3.5 本章总结第57-58页
4 基于全卷积网络的心肌分割算法第58-70页
    4.1 算法架构模型第58页
    4.2 基于编码器-解码器架构的全卷积心肌分割网络第58-59页
    4.3 心血管磁共振图像心肌分割实验第59-69页
        4.3.1 全卷积心肌分割网络的训练第60-61页
        4.3.2 实验结果与分析第61-69页
    4.4 本章总结第69-70页
5 总结与展望第70-72页
参考文献第72-76页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第76-78页
学位论文数据集第78页

 
论文编号BS3214535,这篇论文共78
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