基于注意力模块的卷积神经网络的胰腺CT影像分割

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 医学影像分割传统方法研究现状

1.2.2 医学影像分割深度学习方法研究现状

1.3 论文主要的研究内容

1.4 论文结构概述

2 胰腺CT影像分割基本理论

2.1 基于注意力机制的卷积神经网络胰腺CT影像特征提取

2.2 胰腺CT影像分割方法概述

2.3 胰腺CT图像数据集

2.4 胰腺CT图像数据预处理

2.4.1 原始数据处理

2.4.2 尺寸均等剪切及筛选处理

2.5 胰腺CT图像分割评价标准

3 多尺度卷积神经网络的胰腺CT影像分割模型

3.1 引言

3.2 多尺度卷积神经网络总体结构

3.3 特征图编码与解码模块设计

3.4 实验结果及分析

3.5 本章小结

4 基于注意力模块的胰腺CT影像分割模型

4.1 引言

4.2 注意力模块卷积神经网络总体结构

4.3 特征融合池化注意力模块设计

4.4 语义信息增强注意力模块设计

4.5 实验结果及分析

4.6 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果