基于深度学习与传统图像技术的尘肺辅助诊断

摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5页
1 绪论	第8-16页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-14页
1.3 研究内容	第14页
1.4 文章组织结构	第14-16页
2 尘肺辅助诊断系统架构	第16-24页
2.1 系统设计思路来源	第16-17页
2.2 系统体系结构	第17-20页
2.3 系统功能模块	第20-21页
2.4 系统工作流程	第21-23页
2.5 本章小结	第23-24页
3 基于深度学习的快速诊断	第24-33页
3.1 针对尘肺诊断的深度学习应用分析	第24-25页
3.2 多种神经网络模型的尘肺应用分析	第25-27页
3.3 深度神经网络结构的重构设计	第27-30页
3.4 基于优化神经网络的快速诊断效果	第30-32页
3.5 本章小结	第32-33页
4 基于传统图像技术的特征诊断	第33-41页
4.1 图像预处理	第33-35页
4.2 图像分割	第35-39页
4.3 特征提取	第39-40页
4.4 本章小结	第40-41页
5 系统测试	第41-49页
5.1 实验环境	第41-42页
5.2 功能测试	第42-45页
5.3 性能测试	第45-48页
5.4 本章小结	第48-49页
6 总结与展望	第49-51页
致谢	第51-53页
参考文献	第53-58页
附录1 攻读硕士期间申请的软件著作版权	第58-59页
附录2 攻读硕士期间参与的项目	第59页