原创力文档- 1、本文档共23页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
深度学习在医学图像中的应用读书笔记模板
01思维导图 目录分析 读书笔记 内容摘要 作者介绍 精彩摘录目录0305020406
思维导图
深度图像图像医学医学信息诊断计算机深度实验算法方法研究图像医学征象分类系统网络本书关键字分析思维导图
内容摘要
内容摘要医学图像分析已是当前医学研究、诊断和治疗中必不可少的技术手段。医学图像中含有重要的生理、病理信息等知识，但由于图像中的信息量大、维度高，这些信息在医学图像中表现复杂，所以挖掘难度很大。尽管从二十世纪五六十年代起，学者专家都在尝试用计算机辅助手段从中挖掘有价值的诊断信息，但效果一直不理想，直到近几年，随着机器学习算法陆续取得重要进展，人类步入深度学习时代，医学图像辅助检测与诊断技术才有了较大进步。本书内容由浅入深，从易到难，各章节既相对独立，又前后关联。既适合对医学图像分析有兴趣的爱好者作为入门读物，以了解本领域背景和基础知识，也能为计算机医学图像分析研究领域的学者带来创新思路。
目录分析
绪论第2章深度学习算法第1章医学图像计算机辅助检测/诊断（CAD）系统基础篇医学图像计算机辅助检测与诊断、深度学习算法基础知识
第1章医学图像计算机辅助检测/诊断（CAD）系统1.1医学图像CAD系统概述1.2不同部位医学图像CAD系统分述1.3医学图像CAD的性能评估1.4系统所用算法和特征汇总1.5面临的问题和研究展望1.6未来展望1.7结语
第2章深度学习算法2.1引言2.2推理期2.3知识期2.4学习期2.5结语
第3章肺结节深度学习诊断引论第4章基于人工免疫优化的征象分类网络融合方法第5章结合半监督协同学习与深度学习的征象模糊分类方法第6章胶囊网络的三元组强化学习及其征象分类方法第7章后记12345应用篇深度学习算法应用于肺结节诊断案例
第3章肺结节深度学习诊断引论3.1研究目的和意义3.2研究目标和内容3.3实验样本选择
第4章基于人工免疫优化的征象分类网络融合方法4.1引言4.2子网络融合的人工免疫优化方法4.3征象分类方法4.4实验与结果分析4.5结语
第5章结合半监督协同学习与深度学习的征象模糊分类方法5.1引言5.2模糊协同森林5.3融合生成对抗的半监督协同学习5.4实验与结果分析5.5结语
第6章胶囊网络的三元组强化学习及其征象分类方法6.1引言6.2相关工作6.3 TriCaps-RL方法6.4实验与结果分析6.5结语
第7章后记7.1工作总结7.2未来展望
作者介绍
同名作者介绍这是《深度学习在医学图像中的应用》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
读书笔记
读书笔记这是《深度学习在医学图像中的应用》的读书笔记模板，可以替换为自己的心得。
精彩摘录
精彩摘录这是《深度学习在医学图像中的应用》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘录。
谢谢观看
文档评论（0）