| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 有丝分裂检测技术的研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 深度学习在医疗图像中的应用 | 第12-14页 |
| 1.2.3 应用现状的分析 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 深度卷积神经网络 | 第18-26页 |
| 2.1 基本结构 | 第18-21页 |
| 2.1.1 卷积层 | 第18-19页 |
| 2.1.2 池化层 | 第19-20页 |
| 2.1.3 全连接层 | 第20-21页 |
| 2.2 误差反向传播 | 第21-24页 |
| 2.2.1 全连接层的误差传递 | 第21-22页 |
| 2.2.2 卷积层的误差传递 | 第22-23页 |
| 2.2.3 池化层的误差传递 | 第23-24页 |
| 2.3 AlexNet网络模型 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 数据处理和样本建立 | 第26-34页 |
| 3.1 实验数据集 | 第26页 |
| 3.2 图像染色的均衡 | 第26-31页 |
| 3.2.1 图像特征空间的变换 | 第27-28页 |
| 3.2.2 各组织的聚类 | 第28-30页 |
| 3.2.3 基于组织的颜色均衡 | 第30页 |
| 3.2.4 图像颜色均衡的结果 | 第30-31页 |
| 3.3 训练样本的建立 | 第31-33页 |
| 3.3.1 非有丝分裂样本的提取 | 第31-32页 |
| 3.3.2 数据集的扩大 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 检测模型的设计 | 第34-46页 |
| 4.1 循环对称卷积层 | 第34-36页 |
| 4.1.1 有丝分裂检测的旋转不变性 | 第34页 |
| 4.1.2 循环对称卷积层的结构 | 第34-35页 |
| 4.1.3 循环对称卷积层的实现 | 第35-36页 |
| 4.2 频率权重损失函数 | 第36-37页 |
| 4.2.1 有丝分裂检测的稀疏性 | 第36-37页 |
| 4.2.2 损失函数的修正 | 第37页 |
| 4.3 特征混合全卷积神经网络(FF-CNN) | 第37-40页 |
| 4.3.1 FF-CNN的结构 | 第37-38页 |
| 4.3.2 FF-CNN的上采样 | 第38-39页 |
| 4.3.3 FF-CNN的训练策略 | 第39-40页 |
| 4.4 FF-CNN+CRF-RNN模型 | 第40-43页 |
| 4.4.1 CRF-RNN模型 | 第40-42页 |
| 4.4.2 FF-CNN与CRF-RNN模型的结合 | 第42页 |
| 4.4.3 模型的训练策略 | 第42-43页 |
| 4.5 多尺度FF-CNN+CRF-RNN模型 | 第43-44页 |
| 4.5.1 多尺度FF-CNN+CRF-RNN模型的结构 | 第43页 |
| 4.5.2 多尺度FF-CNN+CRF-RNN模型的训练策略 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 模型的测试和分析 | 第46-66页 |
| 5.1 模型评判标准 | 第46页 |
| 5.2 实验平台的搭建 | 第46-51页 |
| 5.2.1 整体框架 | 第46页 |
| 5.2.2 模型训练平台 | 第46-48页 |
| 5.2.3 模型监控的软件 | 第48-50页 |
| 5.2.4 模型可视化工具 | 第50-51页 |
| 5.3 模型超参数的设置 | 第51-56页 |
| 5.3.1 学习速率 | 第51-52页 |
| 5.3.2 权值衰减值 | 第52-53页 |
| 5.3.3 迭代次数 | 第53-56页 |
| 5.3.4 超参数的设置 | 第56页 |
| 5.4 模型性能的分析与验证 | 第56-62页 |
| 5.4.1 模型的分类阀值 | 第57页 |
| 5.4.2 循环对称卷积层的有效性的验证 | 第57页 |
| 5.4.3 频率权重损失函数的有效性的验证 | 第57-59页 |
| 5.4.4 特征混合模型的性能分析 | 第59-60页 |
| 5.4.5 F-FF-C+CRF模型的性能分析 | 第60页 |
| 5.4.6 MF-FF-C+CRF模型的性能分析 | 第60-61页 |
| 5.4.7 MF-FF-C+CRF模型与现有模型的对比 | 第61-62页 |
| 5.5 模型的可视化 | 第62-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
