卷积神经网络在糖网病眼底图像分类中的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-21页 |
| 1.2.1 眼底图像分类研究现状 | 第11-19页 |
| 1.2.1.1 基于局部病灶的分类方法 | 第11-17页 |
| 1.2.1.2 基于全局图像的分类方法 | 第17-19页 |
| 1.2.2 卷积神经网络研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 论文主要研究内容与章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 卷积神经网络及迁移学习介绍 | 第23-34页 |
| 2.1 人工神经网络基本原理 | 第23-25页 |
| 2.1.1 神经元与感知器 | 第23-24页 |
| 2.1.2 多层感知器 | 第24-25页 |
| 2.2 卷积神经网络基本原理 | 第25-31页 |
| 2.3 迁移学习基本原理 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 实验结果与分析 | 第34-51页 |
| 3.1 实验数据 | 第34页 |
| 3.2 数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.3 实验方法与结果 | 第35-49页 |
| 3.3.1 迁移学习方法实验验证 | 第36-45页 |
| 3.3.2 特征可视化 | 第45-48页 |
| 3.3.3 错分样本分析 | 第48-49页 |
| 3.4 眼底图像分类原型系统 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 4.1 论文总结 | 第51页 |
| 4.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59页 |
