声明
摘要
第1章绪论
1．1课题研究背景及意义
1．2国内外研究和发展现状
1．3论文主要工作与组织结构
第2章肺结节CT影像特征及深度学习的常见问题
2．1 CT影像中肺结节的特征
2．1．1 CT影像及临床应用
2．1．2肺结节的影像特征
2．2深度学习的常见问题
2．2．1激活函数的选取
2．2．2分类器及损失函数的选取
2．2．3基本优化算法
2．2．4网络参数的初始化方法
2．2．5网络数据的归一化方法
2．3分类器性能的评价指标
2．4本章小结
第3章3D双通路压缩激励深度学习网络模型设计
3．1双通路网络模型的简介
3．1．1深度残差网络模型
3．1．2密集连接网络模型
3．1．3双通路网络模型
3．2压缩与激励网络模型的简介
3．3 3D双通路压缩激励网络模型的设计与分析
3．3．1 3D双通路压缩激励网络模型的分析
3．3．2 3D双通路压缩激励网络的优化
3．4本章小结
第4章多分辨3D双通路压缩激励网络模型的设计
4．1多尺度和多分辨率处理方法的应用对比分析
4．1．1肺结节图像的多尺度处理方法
4．1．2肺结节图像的多分辨率处理方法
4．2多分辨31)双通路压缩激励网络模型的构建
4．3本章小结
第5章多分辨3D双通路压缩激励网络模型的验证分析
5．1 LIDC-IDRI数据集肺结节良恶性分类验证分析
5．2高分辨率薄层CT数据集肺结节良恶性分类验证分析
5．3本章小结
第6章总结与展望
附录
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术成果和参加的科研项目
