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基于深度學習和宮頸圖像的癌前病變識別

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基于深度學習和宮頸圖像的癌前病變識別
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 研究背景及意義第8-10頁
  1.2 研究現狀第10-12頁
  1.3 本文的貢獻第12頁
  1.4 本文的主要工作及結構安排第12-14頁
    1.4.1 主要工作第12-13頁
    1.4.2 結構安排第13-14頁
  1.5 本章小結第14-15頁
第2章 圖像數據預處理第15-22頁
  2.1 宮頸區域分割第16-17頁
  2.2 比值圖像第17-18頁
    2.2.1 宮頸圖像配準第17-18頁
    2.2.2 比值圖像的獲取第18頁
  2.3 反光點的去除第18頁
  2.4 數據標準化第18-21頁
  2.5 本章小結第21-22頁
第3章 網絡架構與遷移學習第22-35頁
  3.1 深度學習與TensorFlow框架簡介第22-23頁
    3.1.1 深度學習簡介第22-23頁
    3.1.2 TensorFlow框架簡介第23頁
  3.2 VGGNet-16 網絡架構第23-32頁
    3.2.1 卷積層第25-29頁
    3.2.2 池化層第29-30頁
    3.2.3 激活層第30-31頁
    3.2.4 全連接層第31-32頁
  3.3 遷移學習第32-33頁
  3.4 本章小結第33-35頁
第4章 網絡優化與訓練技巧第35-45頁
  4.1 損失函數與優化算法第35-37頁
    4.1.1 損失函數第35-36頁
    4.1.2 優化算法第36-37頁
  4.2 網絡進一步優化第37-40頁
    4.2.1 學習率的設置第37-38頁
    4.2.2 過擬合問題第38-39頁
    4.2.3 滑動平均模型第39-40頁
  4.3 訓練技巧第40-43頁
    4.3.1 數據增強第40-41頁
    4.3.2 Dropout第41-42頁
    4.3.3 批標準化第42-43頁
  4.4 本章小結第43-45頁
第5章 實驗結果與分析第45-53頁
  5.1 圖像數據獲取第45頁
  5.2 圖像預處理實驗結果第45-48頁
    5.2.1 宮頸區域的提取第45-46頁
    5.2.2 宮頸區域的配準第46-47頁
    5.2.3 插值縮放后的宮頸區域分割圖第47頁
    5.2.4 插值縮放后的宮頸比值圖第47-48頁
  5.3 遷移學習實驗結果與對比第48-52頁
    5.3.1 方案一第48-50頁
    5.3.2 方案二第50-52頁
  5.4 結論第52頁
  5.5 本章小結第52-53頁
第6章 總結與展望第53-55頁
  6.1 工作總結第53-54頁
  6.2 問題與展望第54-55頁
參考文獻第55-60頁
發表論文和參加科研情況第60-61頁
致謝第61-62頁

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