声明
1 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 论文组织结构
2 肺气管树分叉点检测总体设计
2.1 Multiple-ResNet网络模型的结构设计
2.2 肺气管树分叉点检测的深度学习方法
2.3 本章小结
3 深度学习方法实现
3.1 深度学习框架的选择
3.2 选择模型
3.3 构建网络层
3.4 网络模型编译
3.5 数据准备
3.5.1 数据集建立
3.5.2 数据预处理
3.6 模型训练
3.7 分叉点预测
3.8 本章小结
4 实验结果及分析
4.1 实验环境及数据
4.1.1 实验环境
4.1.2 实验数据
4.2 实验评估方法
4.3 实验结果
4.4 比较与分析
4.4.1 与传统算法比较与分析
4.4.2 与其他深度学习方法比较与分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 课题展望
致谢
参考文献
