| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 深度学习在图像领域中研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 生物医学图像领域的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-25页 |
| 2.1 深度学习的相关理论 | 第16-18页 |
| 2.2 卷积神经网络 | 第18-21页 |
| 2.3 迁移学习与微调 | 第21-22页 |
| 2.4 异常检测 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 细胞谱系图像的预处理和特征提取 | 第25-38页 |
| 3.1 细胞谱系图像来源 | 第25-27页 |
| 3.1.1 生物实验介绍 | 第25-26页 |
| 3.1.2 拍摄实验设计 | 第26-27页 |
| 3.2 单个细胞图像识别 | 第27-29页 |
| 3.3 图像的异常检测和数据增强 | 第29-33页 |
| 3.4 提取不同种群细胞的差异性特征 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 细胞谱系图像分类预测 | 第38-50页 |
| 4.1 实验环境及数据集 | 第38-39页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第38页 |
| 4.1.2 数据集 | 第38-39页 |
| 4.2 基于AlexNet卷积神经网络的优化与对比实验 | 第39-44页 |
| 4.2.1 基于AlexNet卷积神经网络的优化 | 第39-42页 |
| 4.2.2 基于AlexNet网络优化的对比实验及结果分析 | 第42-44页 |
| 4.3 基于微调算法的优化与对比实验 | 第44-49页 |
| 4.3.1 基于微调算法的优化 | 第44-45页 |
| 4.3.2 基于优化后的微调算法的对比实验及结果分析 | 第45-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-53页 |
| 5.1 总结 | 第50-51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-58页 |
| 学位论文数据集 | 第58页 |
