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生物医学显微图像超分辨中的人工神经网络应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1.绪论第8-12页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 传统超分辨方法介绍第9-10页
    1.3 神经网络在生物医学图像增强中的应用第10-11页
    1.4 本文研究内容与组织结构第11-12页
2.生成对抗性网络超分辨方法第12-21页
    2.1 引言第12页
    2.2 人工神经网络的训练与使用第12-14页
    2.3 图像降质模型第14-17页
    2.4 神经网络结构第17-20页
    2.5 本章小结第20-21页
3.实验与分析第21-33页
    3.1 引言第21页
    3.2 分辨率测试板明场显微成像第21-23页
    3.3 双通道成纤维细胞荧光显微图像第23-25页
    3.4 病理组织切片彩色明场图像第25-26页
    3.5 小鼠全脑光片荧光显微图像第26-28页
    3.6 保真度分析第28-29页
    3.7 鲁棒性分析第29-31页
    3.8 对抗性损失函数的必要性第31-32页
    3.9 本章小结第32-33页
4.超分辨GAN在生物医学研究中的应用第33-36页
    4.1 引言第33页
    4.2 鼠脑光片荧光图像中的神经元胞体识别与计数第33-34页
    4.3 病理组织切片图像中的细胞核计数第34-35页
    4.4 本章小结第35-36页
5.程序设计第36-46页
    5.1 引言第36页
    5.2 TensorFlow编程模型第36-38页
    5.3 优化算法比较第38-44页
    5.4 图像插值算法第44-45页
    5.5 本章小结第45-46页
6.全文总结与展望第46-48页
    6.1 结论第46-47页
    6.2 下一步工作第47-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-53页
附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录第53-54页
附录2 本文使用的Python源程序第54-67页

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