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人工智能识别CT颅内血肿影像及脑出血混合征相关算法的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1.课题研究背景和意义第11-12页
2.国内外研究进展第12-13页
3.研究的临床基础第13-28页
    3.1 脑出血概述第13-16页
        3.1.1 脑出血的类型第13-14页
        3.1.2 脑出血的诊断第14-15页
        3.1.3 脑出血的治疗第15-16页
    3.2 医学影像成像原理概述第16-18页
        3.2.1 电子计算机断层扫描成像原理及信号值特点第16-17页
        3.2.2 脑出血影像学特征第17-18页
    3.3 脑出血的特殊影像学征象第18-21页
    3.4 图像识别概况第21-24页
        3.4.1 医学图像概况第22页
        3.4.2 医学图像特点第22-23页
        3.4.3 颅脑图像识别概况第23-24页
    3.5 图像识别计算机算法简介第24-28页
4.研究过程和方法第28-43页
    4.1 研究思路第28-31页
    4.2 阈值分割算法提取颅内结构第31-33页
    4.3 阈值分割算法识别血肿前置区域第33-34页
    4.4 叠加活动轮廓模型算法识别背景区域第34-37页
    4.5 输出分析结果及灰度值差值第37-43页
5.结果第43-44页
    5.1 关于颅脑CT图像图片有无血肿的识别判定第43页
    5.2 关于颅脑CT图像是否为脑出血混合征的识别判定第43页
    5.3 输出结果准确度比对第43-44页
6.结论第44页
7.思考与讨论第44-49页
本实验研究的创新性自我评价第49-50页
参考文献第50-54页
文献综述第54-61页
    参考文献第59-61页
致谢第61-62页
个人简历第62页

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