| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.3 论文的主要内容与结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 深度学习理论 | 第15-36页 |
| 2.1 深度学习 | 第15-25页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第25-31页 |
| 2.3 杂项 | 第31-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的肺结节检测 | 第36-56页 |
| 3.1 图像读取与预处理 | 第37-42页 |
| 3.2 肺实质分割 | 第42-49页 |
| 3.3 运用卷积神经网络检测肺结节 | 第49-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第56-64页 |
| 4.1 实验数据集 | 第56-57页 |
| 4.2 肺实质分割结果 | 第57-59页 |
| 4.3 运用卷积神经网络检测肺结节的结果 | 第59-61页 |
| 4.4 肺结节检测方法的评价与比较 | 第61-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 工作总结 | 第64页 |
| 5.2 未来工作的展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |