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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1课题背景及研究的目的和意义
1.2国内外研究现状
1.2.1国内外图像方法概述
1.2.2乳腺超声图像分割方法研究现状
1.2.3目前已有方法的不足
1.3本文主要组织结构及其研究内容
第2章 卷积神经网络
2.1引言
2.2卷积神经网络
2.2.1神经网络
2.2.2卷积神经网络发展
2.2.3卷积神经网络基本构成
2.3全卷积神经网络
2.3.1图像语义分割概述
2.3.2全卷积神经网络组织和构成
2.4本章小结
第3章 基于全卷积网络的乳腺超声图像语义分割
3.1引言
3.2 AlexNet全卷积神经网络模型
3.2.1层次结构
3.2.2模型特点
3.3数据集生成
3.3.1数据采集及标注
3.3.2图像增强
3.3.3数据集扩张与生成
3.4网络训练
3.4.1训练策略
3.4.2网络初始化
3.4.3训练参数
3.5网络训练结果
3.5.1实验平台参数
3.5.2评价标准
3.5.3分割结果
3.6本章小结
第4章 全卷积神经网络模型的改进及CRF优化
4.1引言
4.2基于AlexNet网络的层次融合
4.2.1网络结构
4.2.2网络训练
4.3全连接条件随机场
4.3.1全连接条件随机场概述
4.3.2全连接CRF优化过程
4.4实验结果及分析
4.4.1实验数据和评价标准
4.4.2全卷积网络改进后结果及全连接CRF优化后结果
4.4.3肿瘤部位分割结果对比分析
4.5本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
