| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 糖尿病视网膜病变分类 | 第11-14页 |
| 1.2.2 微动脉瘤检测 | 第14-16页 |
| 1.2.3 弱监督目标定位 | 第16-17页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第17-19页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第17页 |
| 1.3.3 论文结构及章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于深度监督残差网络的糖尿病视网膜病变分类研究 | 第19-34页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 相关工作介绍 | 第19-22页 |
| 2.2.1 深度监督网络 | 第19-20页 |
| 2.2.2 深度残差网络 | 第20-21页 |
| 2.2.3 类别不均衡特征的学习 | 第21-22页 |
| 2.3 深度监督残差网络 | 第22-26页 |
| 2.3.1 网络架构 | 第22-24页 |
| 2.3.2 训练及测试的形式化表示 | 第24-26页 |
| 2.4 实验 | 第26-32页 |
| 2.4.1 类别不均衡特征学习 | 第26-27页 |
| 2.4.2 数据预处理与数据增广 | 第27-29页 |
| 2.4.3 网络实现以及训练参数的设置 | 第29页 |
| 2.4.4 实验结果与分析 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 弱监督条件下的病变区域检测定位 | 第34-41页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 弱监督的病变区域检测定位 | 第34-36页 |
| 3.2.1 相关工作介绍 | 第34-35页 |
| 3.2.2 弱监督的病变区域检测方法 | 第35-36页 |
| 3.3 实验 | 第36-40页 |
| 3.3.1 数据集与评测指标 | 第36-38页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于图像块级CNN的微动脉瘤检测研究 | 第41-53页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 训练样本的生成 | 第41-46页 |
| 4.2.1 微动脉瘤的模拟 | 第42-43页 |
| 4.2.2 图像质量评测和图像筛选 | 第43-44页 |
| 4.2.3 血管和视盘区域的去除 | 第44-45页 |
| 4.2.4 眼底图像的生成和图像块的剪切 | 第45-46页 |
| 4.3 基于图像块级CNN的微动脉瘤检测 | 第46-49页 |
| 4.3.1 基于图像块级预测的微动脉瘤检测方法 | 第47-48页 |
| 4.3.2 预测结果的后处理 | 第48-49页 |
| 4.4 实验 | 第49-51页 |
| 4.4.1 数据集与评测指标 | 第49页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 4.4.3 后续的改进措施 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |