基于深度学习的医学图像超分辨率重建
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要工作及创新点 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 核磁共振成像与超分辨率重建相关知识 | 第13-25页 |
| 2.1 核磁共振成像 | 第13-14页 |
| 2.1.1 核磁共振成像原理 | 第13页 |
| 2.1.2 空间分辨率 | 第13-14页 |
| 2.2 成像模型 | 第14页 |
| 2.3 超分辨率重建算法 | 第14-21页 |
| 2.3.1 基于插值的超分辨率算法 | 第14-16页 |
| 2.3.2 基于重建的超分辨率算法 | 第16-18页 |
| 2.3.3 基于学习的超分辨率算法 | 第18-21页 |
| 2.4 实验数据 | 第21-23页 |
| 2.5 超分辨率重建评价指标 | 第23-24页 |
| 2.5.1 峰值信噪比 | 第23页 |
| 2.5.2 结构相似性 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于感知损失的二维磁共振图像超分辨率重建 | 第25-46页 |
| 3.1 神经网络 | 第25-29页 |
| 3.1.1 反向传播算法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 卷积层 | 第28-29页 |
| 3.2 基于感知损失的超分辨重建 | 第29-38页 |
| 3.2.1 系统介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 图像转换网络 | 第32-35页 |
| 3.2.3 损失网络 | 第35-37页 |
| 3.2.4 网络优化方法 | 第37-38页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第38-45页 |
| 3.3.1 实验方法与参数设置 | 第38-39页 |
| 3.3.2 结果与分析 | 第39-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 三维磁共振图像块的超分辨率重建 | 第46-56页 |
| 4.1 二维与三维卷积 | 第46-47页 |
| 4.2 系统介绍 | 第47-49页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第49-53页 |
| 4.3.2 结果与分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 作者在读期间科研成果简介 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
