基于深度学习的糖尿病视网膜病变智能诊断系统
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 传统方法研究概况 | 第14-15页 |
| 1.2.2 深度学习方法研究概况 | 第15-16页 |
| 1.2.3 B/S架构技术 | 第16-17页 |
| 1.3 论文内容与组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 关键技术介绍 | 第18-27页 |
| 2.1 系统开发 | 第18-22页 |
| 2.1.1 系统开发技术选择 | 第18-21页 |
| 2.1.2 系统服务器选择 | 第21-22页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第22-26页 |
| 2.2.1 卷积神经网络原理 | 第22-25页 |
| 2.2.2 深度学习平台 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 糖尿病视网膜病变智能诊断系统 | 第27-48页 |
| 3.1 需求分析 | 第27-32页 |
| 3.1.1 功能需求与用例分析 | 第27-29页 |
| 3.1.2 系统功能模块规划 | 第29-30页 |
| 3.1.3 系统业务流程分析 | 第30-31页 |
| 3.1.4 系统非功能性需求 | 第31-32页 |
| 3.2 概要设计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 总体架构设计 | 第32-33页 |
| 3.2.2 技术架构设计 | 第33-35页 |
| 3.2.3 数据模型设计 | 第35页 |
| 3.3 详细设计 | 第35-41页 |
| 3.3.1 数据库设计 | 第35-38页 |
| 3.3.2 程序详细设计 | 第38-40页 |
| 3.3.3 关键问题解决 | 第40-41页 |
| 3.4 系统实现 | 第41-47页 |
| 3.4.1 系统开发与运行环境 | 第41-42页 |
| 3.4.2 系统界面及代码实现 | 第42-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分类 | 第48-64页 |
| 4.1 卷积神经网络模型 | 第48-52页 |
| 4.1.1 空间稀疏网络 | 第48-49页 |
| 4.1.2 深度残差网络 | 第49-50页 |
| 4.1.3 压缩激活网络 | 第50-52页 |
| 4.2 眼底图像预处理 | 第52-55页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第55-63页 |
| 4.3.1 评价标准 | 第55-56页 |
| 4.3.2 实验设计 | 第56-57页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第57-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士研究生期间研究生果 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |
