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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多模态图像的乳腺癌早期诊断和筛查
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基于多模态图像的乳腺癌早期诊断和筛查
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 研究背景与意义第8-12页
    1.2 国内外研究现状分析第12-15页
        1.2.1 基于弹性超声的乳腺癌诊断第12-14页
        1.2.2 基于钼靶X线摄影乳腺密度分级第14-15页
    1.3 论文主要工作第15-16页
    1.4 论文创新点第16-17页
第2章 影像组学方法简介第17-22页
    2.1 影像组学概念第17-18页
    2.2 影像组学发展第18页
    2.3 影像组学结合卷积神经网络应用第18-22页
第3章 基于超声图像的乳腺肿块检测算法开发第22-43页
    3.1 目标检测算法简介第22-23页
    3.2 基于深度学习的目标检测算法第23-32页
    3.3 乳腺肿块检测方法研究第32-41页
        3.3.1 乳腺肿块超声图像标注第32-34页
        3.3.2 乳腺肿块检测方法第34-39页
        3.3.3 乳腺肿块检测实验第39页
        3.3.4 乳腺肿块检测结果第39-41页
    3.4 方法对比第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于弹性超声图像的乳腺肿块良恶性诊断第43-54页
    4.1 弹性超声数据及预处理第43-45页
    4.2 基于弹性超声图像乳腺肿块良恶性诊断第45-51页
        4.2.1 乳腺肿块良恶性诊断方法研究第45-47页
        4.2.2 乳腺肿块良恶性诊断实验第47-48页
        4.2.3 乳腺肿块良恶性诊断实验结果第48-51页
    4.3 方法对比第51-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第5章 基于乳腺钼靶X线摄影的乳腺密度分级第54-64页
    5.1 基于乳腺钼靶X线摄影的乳腺密度分级第54-61页
        5.1.1 乳腺密度简介第54-56页
        5.1.2 乳腺密度分级研究第56-58页
        5.1.3 乳腺密度分级实验第58-59页
        5.1.4 乳腺密度分级实验结果第59-61页
    5.2 方法对比第61-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第6章 总结和展望第64-66页
参考文献第66-71页
附录第71-73页
致谢第73-74页
攻读硕士学位期间的研究成果第74页

 
 
论文编号BS4609756,这篇论文共74
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