声明
第一章绪论
1.1 研究背景及意义
1.2.1 医疗影像数据分析现状
1.2.2 医疗结构化数据分析现状
1.3 本论文的主要工作
1.4 本文结构安排
第二章相关理论和技术
2.1.1 基础概念
2.1.2 注意力机制
2.2 图像分割
2.3 关联规则
2.3.1 关联规则的基本概念
2.3.2 关联规则算法
2.4 本章小结
第三章基于卷积神经网络与注意力机制的骨龄分析
3.1 数据集及背景
3.1.1 骨龄评估的意义及现状
3.1.2 数据集简介
3.2 性别因素对骨龄预测的影响
3.2.1 对比实验
3.2.2 实验结果
3.3 手掌轮廓分割
3.3.1 U-Net 模型应用
3.3.2 直方图均衡化
3.3.3 模型训练
3.3.4 效果验证
3.4 基于注意力机制的神经网络模型
3.4.1 网络模型结构
3.4.2 网络模型训练
3.5 实验及结果分析
3.6 本章小结
第四章儿童先天性心脏病关联因素分析
4.1 相关背景及动机
4.2 数据预处理
4.2.1 属性介绍
4.2.2 缺失值处理
4.2.3 连续型数据离散化
4.3.1 基于相对危险度的关联项集挖掘
4.3.2 关联规则剪枝
4.4 实验及结果分析
4.5 本章小结
第五章系统设计与实现
5.1.1 架构设计
5.1.2 功能模块划分
5.2 交互设计
5.3 数据库设计
5.4 系统实现
5.4.1 骨龄分析模块实现
5.4.2 关联因素分析模块实现
5.5 功能测试
5.6 本章小结
第六章全文总结和展望
6.1 全文总结
6.2 后续工作展望
致谢
参考文献
电子科技大学;
