基于BP神经网络的血液细胞自动识别技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 缩写 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·医学图像处理的研究内容 | 第12页 |
| ·本文研究解决的主要内容 | 第12-14页 |
| ·论文安排 | 第14-15页 |
| 第二章 血液细胞检验的医学基础 | 第15-18页 |
| ·血液标本的制备 | 第15页 |
| ·血液细胞检验的内容及其临床意义 | 第15-18页 |
| ·红细胞的形态特征及临床意义 | 第15-16页 |
| ·白细胞的形态特征及临床意义 | 第16-17页 |
| ·血小板的数量和功能 | 第17-18页 |
| 第三章 BP 神经网络的简介 | 第18-38页 |
| ·人工神经网络简介 | 第18-22页 |
| ·人工神经网络发展现状 | 第18-21页 |
| ·人工神经网络特点 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络分类 | 第22页 |
| ·生物神经元系统 | 第22-23页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第23-38页 |
| ·人工神经元模型 | 第23-25页 |
| ·激活转移函数 | 第25-27页 |
| ·神经网络学习方法 | 第27-31页 |
| ·几种常见的神经网络 | 第31-38页 |
| 第四章 细胞图像的处理 | 第38-51页 |
| ·图像平滑 | 第38-40页 |
| ·阈值分割及二值化 | 第40-41页 |
| ·孔洞填充 | 第41-42页 |
| ·利用梯度信息进行修正 | 第42-44页 |
| ·腐蚀去噪声 | 第44-47页 |
| ·数学形态学的基本思想 | 第45页 |
| ·数学形态学的基本算法 | 第45-47页 |
| ·数学形态学在本课题中的应用 | 第47页 |
| ·细化 | 第47-49页 |
| ·修正 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第五章 BP 神经网络在本研究中的应用 | 第51-63页 |
| ·细胞特征的提取 | 第51-57页 |
| ·细胞的测量 | 第51-55页 |
| ·分类用到的特征 | 第55-57页 |
| ·BP 神经网络的应用 | 第57-63页 |
| ·初始化 | 第58页 |
| ·网络结构 | 第58-59页 |
| ·网络训练 | 第59-60页 |
| ·网络识别 | 第60-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-64页 |
| ·本文的主要工作 | 第63页 |
| ·后续研究工作建议 | 第63-64页 |
| 附录 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的工程项目 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |
