无线胶囊内镜(WCE)影像分段及小肠隆起性病变检测研究

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论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景和意义第8-10页
    1.2 无限胶囊内镜系统简述第10-11页
        1.2.1 无线胶囊内镜系统第10-11页
        1.2.2 WCE系统技术进展第11页
    1.3 消化道影像分段及病变图像检测研究第11-13页
    1.4 论文的贡献及结构第13-16页
2 无线胶囊内镜图像的特征分析与提取第16-34页
    2.1 无线胶囊内镜影像第16-17页
    2.2 色彩分析第17-22页
        2.2.1 人类视觉感知第17-18页
        2.2.2 RGB色彩空间第18-19页
        2.2.3 HSI色彩空间第19-21页
        2.2.4 Lab色彩空间第21-22页
    2.3 纹理的频域分析第22-25页
        2.3.1 傅里叶变换第22-23页
        2.3.2 Gabor变换第23-25页
        2.3.3 log-Gabor变换第25页
    2.4 纹理的空域分析第25-28页
        2.4.1 局部二值模式(LBP)及其变体第25-27页
        2.4.2 灰度共生矩阵(GLCM)第27-28页
    2.5 深度卷积神经网络第28-34页
        2.5.1 人工神经网络第28-29页
        2.5.2 深度学习第29-30页
        2.5.3 卷积神经网络第30-34页
3 消化道影像分段第34-56页
    3.1 VROF区域分割第35-39页
    3.2 监视-判别模型第39-42页
    3.3 特征提取第42-46页
        3.3.1 可视感知色彩纹理融合特征(CTVP)第42-44页
        3.3.2 色彩模型化LBP(CCLBP)第44-46页
    3.4 实验第46-55页
        3.4.1 数据集和实验设计第46-47页
        3.4.2 实验结果与分析第47-55页
    3.5 本章小结第55-56页
4 小肠隆起性病变识别第56-72页
    4.1 基于局部特征的词袋(BOLF)第56-62页
        4.1.1 关键点提取第57-61页
        4.1.2 特征提取第61-62页
        4.1.3 视觉单词构造第62页
    4.2 卷积神经网络方法第62-65页
        4.2.1 卷积神经网络框架第62-64页
        4.2.2 迁移学习第64页
        4.2.3 CNN应用第64-65页
    4.3 实验分析第65-70页
        4.3.1 数据集与实验设计第65-66页
        4.3.2 实验结果与分析第66-70页
    4.4 本章小结第70-72页
5 论文总结与展望第72-74页
    5.1 总结第72-73页
    5.2 展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-82页
附录第82页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第82页
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