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基于改進FCN的CT肝臟影像自動分割算法研究

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基于改進FCN的CT肝臟影像自動分割算法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-15頁
  1.1 CT肝臟影像去噪及分割相關背景第8-9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-12頁
    1.2.1 肝臟影像自動分割研究現狀第9-10頁
    1.2.2 深度學習技術研究現狀第10-12頁
  1.3 研究目標和研究內容第12-13頁
    1.3.1 研究對象和目標第12頁
    1.3.2 研究主要內容第12-13頁
  1.4 論文章節安排第13-15頁
第2章 CT肝臟影像自動分割總體設計第15-24頁
  2.1 總體結構設計第15-16頁
  2.2 CT掃描圖像去噪第16-17頁
  2.3 肝臟影像自動分割的網絡模型第17-22頁
    2.3.1 全卷積神經網絡第17-20頁
    2.3.2 反向傳播第20-22頁
  2.4 三維重建第22-23頁
  2.5 本章小結第23-24頁
第3章 融合自適應閾值歸一化的BM3D圖像去噪第24-34頁
  3.1 自適應閾值歸一化第24-25頁
  3.2 BM3D算法第25-28頁
  3.3 具體算法第28-29頁
  3.4 實驗結果與評價第29-32頁
    3.4.1 對CT掃描影像調窗處理實驗第29-31頁
    3.4.2 融合自適應閾值歸一化的BM3D去噪實驗第31-32頁
  3.5 本章小結第32-34頁
第4章 基于RV-FCN的 CT肝臟影像自動分割第34-47頁
  4.1 殘差網絡(Resnet)和VGG-16 網絡第34-36頁
    4.1.1 殘差網絡(Resnet)第34-35頁
    4.1.2 VGG-16 網絡第35-36頁
  4.2 RV-FCN網絡內部結構及原理第36-38頁
  4.3 批正則處理(BN)第38-39頁
  4.4 PRelu激活函數和交叉損失函數第39-41頁
    4.4.1 PRelu激活函數第39-40頁
    4.4.2 交叉損失函數(Cross Entropy)第40-41頁
  4.5 條件隨機場(CRF)第41頁
  4.6 實驗結果與評價第41-46頁
  4.7 本章小結第46-47頁
第5章 肝臟影像的三維重建第47-55頁
  5.1 可視化工具VTK簡述第47-48頁
  5.2 VTK可視化基本流程第48-50頁
  5.3 基于VTK體繪制的光線投射算法(RayCasting)三維重建第50-53頁
    5.3.1 體繪制算法簡介第50頁
    5.3.2 光線投射算法第50-53頁
  5.4 實驗結果與分析第53-54頁
  5.5 本章小結第54-55頁
第6章 總結與展望第55-57頁
  6.1 總結第55-56頁
  6.2 展望第56-57頁
參考文獻第57-62頁
攻讀碩士期間發表論文及參加科研情況第62-63頁
致謝第63-64頁

本篇論文共64頁,點擊這進入下載頁面。
 
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