基于卷积循环神经网络的冠脉中心线追踪方法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的研究内容及结构安排

第二章 深度学习方法概述

2.1 前馈神经网络

2.1.1 前馈神经网络结构

2.1.2 激活函数

2.1.3 反向传播算法

2.1.4 损失函数

2.2 卷积神经网络

2.2.1卷积神经网络特点

2.2.2卷积神经网络结构

2.2.3全卷积神经网络

2.3 循环神经网络

2.3.1单向循环神经网络

2.3.2 双向循环神经网络

2.3.3 长短时记忆网络

2.4本章小结

第三章 基于双路全卷积网络的冠脉中心线种子点检测方法

3.1 DeepMedic网络介绍

3.2 DeepMedic相关策略

3.3 损失函数

3.4数据集及数据预处理

3.4.1数据归一化

3.4.2数据重采样

3.5 实验流程

3.6 实验结果与分析

3.6.1 实验评价指标

3.6.2 中心线种子点生成结果分析

3.7 本章小结

第四章基于卷积循环神经网络的冠脉中心线追踪方法

4.1 中心线追踪网络介绍

4.2 中心线追踪网络训练

4.2.1 图像块序列的生成

4.2.2 图像块序列标签的给定

4.2.3 训练策略

4.3 冠脉中心线的追踪

4.3.1 种子点的追踪处理

4.3.2 追踪的停止条件

4.3.3 完整中心线的获取

4.3.4噪点的处理

4.4实验流程

4.5 实验结果分析

4.5.1 实验评价指标

4.5.2参数设置对比实验

4.5.3 追踪算法性能评估实验

4.6本章小结

总结与展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间取得的科研成果