基于全卷积网络的脑部MRI肿瘤分割方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 磁共振成像 | 第9-10页 |
| 1.2 脑部肿瘤分割的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外脑部肿瘤分割研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要结构和安排 | 第13-15页 |
| 2 基于全卷积神经网络的脑部MRI肿瘤分割方法 | 第15-32页 |
| 2.1 卷积神经网络的相关知识 | 第15-21页 |
| 2.1.1 卷积神经网络概述 | 第15页 |
| 2.1.2 卷积神经网络的发展 | 第15-17页 |
| 2.1.3 卷积神经网络的基本结构 | 第17-18页 |
| 2.1.4 卷积神经网络的计算 | 第18-21页 |
| 2.1.4.1 前向传播阶段 | 第18-20页 |
| 2.1.4.2 反向传播阶段 | 第20-21页 |
| 2.2 全卷积神经网络 | 第21-24页 |
| 2.3 基于FCN的脑部MRI肿瘤分割方法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 粗分割网络 | 第25-26页 |
| 2.3.2 精细分割网络 | 第26-28页 |
| 2.3.2.1 提取肿瘤区域 | 第26-28页 |
| 2.3.2.2 精细分割网络结构 | 第28页 |
| 2.3.2.3 后期处理 | 第28页 |
| 2.4 实验结果 | 第28-29页 |
| 2.5 实验分析 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 脑部MRI图像预处理 | 第32-42页 |
| 3.1 偏移场校正 | 第32-37页 |
| 3.1.1 偏移场校正算法 | 第32-34页 |
| 3.1.2 参数寻优 | 第34-37页 |
| 3.1.2.1 鲸鱼优化算法 | 第34-36页 |
| 3.1.2.2 参数寻优具体过程 | 第36-37页 |
| 3.1.3 偏移场校正结果 | 第37页 |
| 3.2 灰度正则化 | 第37-39页 |
| 3.2.1 灰度正则化算法 | 第37-38页 |
| 3.2.2 灰度正则化结果 | 第38-39页 |
| 3.3 预处理之后的肿瘤分割结果 | 第39-40页 |
| 3.4 实验分析 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 4 结合FCN和CRF的脑部MRI肿瘤分割 | 第42-54页 |
| 4.1 改进的全卷积神经网络 | 第42-44页 |
| 4.1.1 空洞卷积 | 第42-44页 |
| 4.1.2 多尺度感受野 | 第44页 |
| 4.2 改进的神经网络结构 | 第44-46页 |
| 4.2.1 粗分割网络结构 | 第44-46页 |
| 4.2.2 精细分割 | 第46页 |
| 4.2.2.1 提取肿瘤区域 | 第46页 |
| 4.2.2.2 精细分割网络结构 | 第46页 |
| 4.3 全连接条件随机场 | 第46-50页 |
| 4.3.1 条件随机场 | 第47-48页 |
| 4.3.1.1 随机场 | 第47页 |
| 4.3.1.2 马尔可夫随机场 | 第47-48页 |
| 4.3.1.3 条件随机场 | 第48页 |
| 4.3.2 全连接条件随机场 | 第48-50页 |
| 4.4 实验结果 | 第50页 |
| 4.5 实验分析 | 第50-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 论文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 进一步研究方向 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
