基于深度学习的骨龄评估方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 手骨X光图像前处理 | 第16-36页 |
| 2.1 数据集介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 手骨定位及矫正方法 | 第17-26页 |
| 2.2.1 直方图均衡 | 第17-19页 |
| 2.2.2 深度学习中的目标检测算法 | 第19-24页 |
| 2.2.3 定位与矫正 | 第24-26页 |
| 2.3 手骨分割方法 | 第26-34页 |
| 2.3.1 基于边缘检测的分割方法 | 第26-30页 |
| 2.3.2 基于阈值的分割方法 | 第30-34页 |
| 2.4 尺寸变换方法 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 骨龄评估的模型构建 | 第36-53页 |
| 3.1 卷积神经网络 | 第36-43页 |
| 3.1.1 卷积神经网络介绍 | 第36-37页 |
| 3.1.2 卷积层 | 第37-39页 |
| 3.1.3 池化层 | 第39页 |
| 3.1.4 全连接层 | 第39-40页 |
| 3.1.5 激活函数 | 第40-43页 |
| 3.2 模型设计 | 第43-47页 |
| 3.2.1 卷积神经网络模型 | 第43-45页 |
| 3.2.2 骨龄评估网络模型的设计 | 第45-47页 |
| 3.3 模型训练 | 第47-49页 |
| 3.3.1 数据分组 | 第47-48页 |
| 3.3.2 超参数设置 | 第48页 |
| 3.3.3 防止过拟合 | 第48-49页 |
| 3.4 可视化与 Grad-CAM 热图 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 实验结果分析与系统开发 | 第53-62页 |
| 4.1 测试结果 | 第53-58页 |
| 4.2 可视化热力图 | 第58-59页 |
| 4.3 骨龄评测系统 | 第59-61页 |
| 4.4 本章总结 | 第61-62页 |
| 第5章 结束语 | 第62-64页 |
| 5.1 本文完成的研究工作及主要结果 | 第62-63页 |
| 5.2 需要进一步研究的问题 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第69页 |
