| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-22页 |
| 1.2 国内外研究现状及面临的挑战 | 第22-26页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第22-25页 |
| 1.2.2 面临的挑战性问题 | 第25-26页 |
| 1.3 研究内容与主要贡献 | 第26-29页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第29-30页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第30-38页 |
| 2.1 计算机辅助诊断框架 | 第30-31页 |
| 2.2 CT肺结节辅助诊断研究 | 第31-35页 |
| 2.2.1 肺结节多语义辅助诊断 | 第32-34页 |
| 2.2.2 肺结节良恶性辅助诊断 | 第34-35页 |
| 2.3 X线胸部影像辅助诊断研究 | 第35-37页 |
| 2.4 小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于WGAN合成过采样技术的肺结节语义细粒度分类评级研究 | 第38-62页 |
| 3.1 引言 | 第38-40页 |
| 3.2 问题分析与描述 | 第40-42页 |
| 3.3 基于WGAN的合成过采样方法 | 第42-47页 |
| 3.3.1 方法描述与定义 | 第42-45页 |
| 3.3.2 框架设计与参数设置 | 第45-46页 |
| 3.3.3 肺结节语义细粒度分类模型设计 | 第46-47页 |
| 3.4 实验与分析 | 第47-59页 |
| 3.4.1 数据集 | 第47-50页 |
| 3.4.2 实验环境 | 第50页 |
| 3.4.3 实验方案 | 第50-51页 |
| 3.4.4 性能评价指标 | 第51-53页 |
| 3.4.5 结果与分析 | 第53-58页 |
| 3.4.6 讨论 | 第58-59页 |
| 3.5 小结 | 第59-62页 |
| 第4章 基于多阶关联迁移学习的肺结节病理良恶性及多语义辅助诊断研究 | 第62-80页 |
| 4.1 引言 | 第62-64页 |
| 4.2 问题定义 | 第64-65页 |
| 4.3 多阶关联迁移学习 | 第65-70页 |
| 4.3.1 总体框架设计 | 第65-66页 |
| 4.3.2 特定语义任务建模 | 第66-67页 |
| 4.3.3 多阶关联迁移建模 | 第67-69页 |
| 4.3.4 关联迁移图构建 | 第69-70页 |
| 4.4 实验与分析 | 第70-79页 |
| 4.4.1 数据集 | 第70-71页 |
| 4.4.2 实验环境与参数设置 | 第71页 |
| 4.4.3 肺结节病理良恶性辅助诊断评估 | 第71-74页 |
| 4.4.4 语义目标任务关联迁移学习评估 | 第74-75页 |
| 4.4.5 多语义关联迁移图及其定量分析 | 第75-79页 |
| 4.5 小结 | 第79-80页 |
| 第5章 基于多标签增量学习的胸部常见病变辅助诊断研究 | 第80-100页 |
| 5.1 引言 | 第80-82页 |
| 5.2 问题描述与定义 | 第82-83页 |
| 5.3 多标签增量学习方法 | 第83-90页 |
| 5.3.1 总体框架 | 第83-85页 |
| 5.3.2 多标签分类损失函数定义 | 第85页 |
| 5.3.3 MLSGM特征正则化方法 | 第85-89页 |
| 5.3.4 增量学习方案与算法设计 | 第89-90页 |
| 5.4 实验与分析 | 第90-99页 |
| 5.4.1 数据集 | 第90-92页 |
| 5.4.2 实验环境与参数设置 | 第92-95页 |
| 5.4.3 结果与分析 | 第95-99页 |
| 5.5 小结 | 第99-100页 |
| 第6章 总结与展望 | 第100-104页 |
| 6.1 全文总结 | 第100-101页 |
| 6.2 工作展望 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-116页 |
| 致谢 | 第116-118页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第118页 |
