基于深度学习的病理图像细胞核分割

目录

声明

第一章 绪 论

1.1 研究工作的背景与意义

1.2国内外研究历史与现状

1.3 本文的主要贡献与创新

1.4 本论文的结构安排

第二章 相关理论和背景知识介绍

2.1 病理图像

2.2 神经网络

2.3 卷积神经网络

2.4 本章小结

第三章 基于全监督的卷积神经网络框架的细胞核分割

3.1 数据集介绍

3.2评价指标介绍

3.3 FCN全卷积神经网络的分割

3.2 U-net类网络的分割

3.3 deeplabv3+网络的分割

3.3 DB-unet网络的分割

3.4实验结果

3.5本章总结

第四章 基于bounding box的弱监督的细胞核分割

4.1 基于检测框的弱监督的病理图像细胞核分割流程

4.2 伪标签的生成方法

4.3伪标签的生成策略和结果

4.4伪标签的选择

4.5 迭代融合的伪标签

4.6最终分割结果

第五章 全文总结与展望

5.1 全文总结

5.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果