基于深度学习的脑部核磁共振图像分割算法研究

目录

声明

第1章 绪 论

1.1 课题背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容和组织结构

第2章 医学图像处理相关知识

2.1 核磁共振成像简介

2.2 核磁共振图像预处理

2.3 人工神经网络

2.4 实验数据集

2.5 医学图像分割评价指标

2.6 本章小结

第3章 基于级联型U-Net的脑肿瘤分割算法

3.1 全卷积神经网络

3.2 基于级联型U-Net的脑图像分割

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第4章 基于全连接CRF和级联型U-Net与K均值结果融合算法

4.1 全连接CRF原理

4.2 K均值算法

4.3 投票决策的融合算法

4.4 实验对比与分析

4.5 本章小结

第5章 总结和展望

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果