基于卷积神经网络的丘脑分割方法研究

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第1章 绪论

1.2国内外研究现状

1.2.1 基于区域的丘脑分割方法

1.2.2 基于聚类的丘脑分割方法

1.2.3 基于图谱配准的丘脑分割方法

1.2.4 基于深度学习的丘脑分割方法

1.3论文研究内容

1.4论文组织结构

第2章 相关背景技术

2.1卷积神经网络

2.1.1 特征提取模块

2.1.2 分类决策模块

2.2卷积神经网络中相关算法

2.2.1前向传播算法

2.2.2反向传播算法

2.2.3随机梯度下降算法

2.3端到端的卷积神经网络

2.3.1 全卷积神经网络

2.3.2 U-Net

2.3.3 SegNet

2.4本章小结

第3章 基于RDU-Net卷积神经网络的MRI丘脑分割模型设计

3.1端到端的卷积神经网络模型RDU-Net设计

3.2RDU-Net网络结构

3.3 Res Dense Block(RDB)

3.4 残差学习

3.5密集连接

3.6瓶颈设计

3.7本章小结

第4章 MRI丘脑分割实验结果及分析

4.1.2 数据预处理

4.2实验环境

4.3实验评估指标

4.3.1 DSC

4.3.2 IOU

4.3.3 AVD

4.3.4 HD

4.4实验结果及分析

4.4.1 基础实验结果及分析

4.4.2 消融实验结果及分析

4.4.3 训练样本个数实验结果及分析

4.5本章小结

第5章 总结与展望

5.2展望

致谢

参考文献

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