基于SPECT图像和深度学习的甲状腺疾病辅助诊断研究

目录

第1 章 绪论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1计算机辅助诊断的国内外研究现状

1.2.2甲状腺疾病辅助诊断的研究现状

1.2.3深度学习在医学影像领域的研究现状

1.3 课题的研究内容

第2 章基于带权卷积神经网络的辅助诊断模型设计

2.1甲状腺SPECT图像特点分析

2.2卷积神经网络的总体设计

2.2.1数据预处理

2.2.2卷积神经网络介绍

2.2.3带权网络结构的设计

2.2.4迁移学习

2.3.1实验设置

2.3.2 实验结果及分析

2.4 本章小结

第3 章基于花朵授粉的卷积神经网络训练算法

3.1卷积神经网络训练算法

3.1.1 动量方法

3.1.2 Adagrad 方法

3.1.3 RMSProp 方法

3.1.4 Adadelta 方法

3.2 群体智能算法

3.2.1 萤火虫算法

3.2.3 布谷鸟算法

3.2.2 花朵授粉算法

3.3.1 使用花朵授粉算法搜索最佳超参数

3.3.2 实验结果与分析

3.4 本章小结

第4 章增量学习算法设计

4.1增量学习算法

4.1.1在线梯度下降算法

4.1.2 FOBOS 算法

4.1.3 FTRL 算法

4.2 面向增量学习的动态卷积神经网络设计

4.2.1自适应数据量的动态网络结构设计

4.2.2 实验结果与分析

4.3 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

声明

致 谢