基于深度检测和分割网络的乳腺癌图像分析
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 英文缩略语 | 第17-18页 |
| 1 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 选题背景 | 第18-27页 |
| 1.2 研究内容和难点 | 第27-29页 |
| 1.3 本文的主要贡献和结构安排 | 第29-34页 |
| 2 有丝分裂检测和钼靶肿块分割研究现状 | 第34-47页 |
| 2.1 病理图像有丝分裂细胞检测的研究现状 | 第34-38页 |
| 2.2 有丝分裂细胞检测数据集 | 第38-42页 |
| 2.3 钼靶图像肿块分割研究现状 | 第42-43页 |
| 2.4 肿块分割数据集 | 第43-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 3 基于神经特征描述子的细胞检测 | 第47-65页 |
| 3.1 研究背景与动机 | 第47-50页 |
| 3.2 神经特征描述子及检测框架 | 第50-57页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第57-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 4 联合优化的分裂细胞检测网络 | 第65-97页 |
| 4.1 研究动机 | 第65-67页 |
| 4.2 相关工作 | 第67-68页 |
| 4.3 主要思路和整体框图 | 第68-70页 |
| 4.4 网络框架介绍 | 第70-81页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第81-95页 |
| 4.6 本章小结 | 第95-97页 |
| 5 基于弱监督的分裂细胞检测 | 第97-130页 |
| 5.1 研究动机 | 第97-99页 |
| 5.2 相关工作 | 第99-100页 |
| 5.3 主要思路 | 第100-102页 |
| 5.4 同心圆损失的弱监督细胞检测框架 | 第102-111页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第111-128页 |
| 5.6 本章小结 | 第128-130页 |
| 6 基于深度网络的钼靶肿块分割检测及诊断 | 第130-157页 |
| 6.1 背景和相关工作 | 第130-131页 |
| 6.2 主要思路 | 第131-135页 |
| 6.3 深度网络的肿块诊断方法介绍 | 第135-142页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第142-156页 |
| 6.5 本章小结 | 第156-157页 |
| 7 全文总结与展望 | 第157-161页 |
| 7.1 全文总结 | 第157-159页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第159-161页 |
| 致谢 | 第161-163页 |
| 参考文献 | 第163-175页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第175-176页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参与的课题 | 第176页 |
