摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第8-14页 |
1.1 课题的背景及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
1.3 主要研究内容 | 第12页 |
1.4 论文结构与章节安排 | 第12-14页 |
第2章 白内障眼底图像分级的相关知识与技术 | 第14-28页 |
2.1 引言 | 第14页 |
2.2 白内障眼底图像的分级标准 | 第14-15页 |
2.3 疾病诊断问题中的数据集不均衡问题 | 第15-19页 |
2.3.1 度量标准 | 第16-17页 |
2.3.2 解决技术 | 第17-19页 |
2.4 基于深度卷积神经网络的特征学习 | 第19-25页 |
2.4.1 感知机 | 第20-21页 |
2.4.2 神经网络 | 第21-23页 |
2.4.3 卷积神经网络 | 第23-24页 |
2.4.4 残差网络 | 第24-25页 |
2.5 本章小结 | 第25-28页 |
第3章 基于数据增加的白内障分类方法 | 第28-36页 |
3.1 引言 | 第28页 |
3.2 基于图像的数据增加技术 | 第28-34页 |
3.2.1 图像旋转与图像翻转 | 第28-29页 |
3.2.2 随机明暗变换 | 第29页 |
3.2.3 随机裁剪 | 第29-30页 |
3.2.4 实验 | 第30-34页 |
3.3 本章小结 | 第34-36页 |
第4章 基于代价敏感与数据增加的白内障分类方法 | 第36-44页 |
4.1 引言 | 第36页 |
4.2 数据预处理 | 第36-39页 |
4.3 代价敏感策略 | 第39-40页 |
4.4 残差网络的实现与参数设置 | 第40-41页 |
4.5 实验 | 第41-42页 |
4.6 本章小结 | 第42-44页 |
第5章 白内障远程诊断系统 | 第44-56页 |
5.1 引言 | 第44页 |
5.2 系统简述 | 第44-45页 |
5.3 系统需求分析 | 第45页 |
5.4 功能概述 | 第45-47页 |
5.4.1 为用户提供基于Browser/Server架构的服务 | 第45页 |
5.4.2 上传眼底图像进行分级诊断 | 第45-46页 |
5.4.3 提供眼底图像URL链接进行分级诊断 | 第46-47页 |
5.5 系统实现 | 第47-50页 |
5.5.1 环境配置 | 第47-48页 |
5.5.2 分类器的训练 | 第48-49页 |
5.5.3 服务器端开发 | 第49-50页 |
5.6 使用说明 | 第50-54页 |
5.6.1 访问服务器 | 第50-51页 |
5.6.2 提供眼底图像 | 第51-52页 |
5.6.3 显示诊断结果 | 第52-54页 |
5.7 本章小结 | 第54-56页 |
结论 | 第56-58页 |
参考文献 | 第58-62页 |
攻读硕士期间所取得的研究成果 | 第62-64页 |
致谢 | 第64页 |