基于三維對抗性生成網(wǎng)絡(luò)的低劑量錐形束CT圖像重建系統(tǒng)
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.2單層螺旋CT掃描系統(tǒng)和錐形束CT掃描系統(tǒng)示意圖
南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第一章緒論4時(shí),該兒童患腫瘤的概率將會是成人的10到15倍[13-14]。同時(shí),在相同的掃描條件下,兒童受到的輻射劑量要比成人高很多倍,如頭頸部下CT兒童受到的輻射劑量將會是成人的2.5倍。并且,由于兒童對輻射的承受能力較弱,在相同輻射劑量的....
圖2.1DCGAN模型結(jié)構(gòu)示意圖
南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第二章相關(guān)背景知識介紹8第二章相關(guān)背景知識介紹DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork)是以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過非監(jiān)督學(xué)習(xí)的對抗博弈方式獲....
圖2.2LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖
南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第二章相關(guān)背景知識介紹9共享。同一層級的多個(gè)卷積核,用于提取不同的輸入圖像在同一層次的多個(gè)特征。通過不同層級的卷積核,能夠提取輸入圖像不同層次的特征。第一層卷積核,常用于提取輸入圖像的低級特征,如線條、邊緣等簡單形式的特征。不同層級的卷積核,....
圖2.3生成對抗性網(wǎng)絡(luò)的流程示意圖
南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文第二章相關(guān)背景知識介紹10生成對抗性網(wǎng)絡(luò)基本原理生成對抗性網(wǎng)絡(luò)的核心思想在于生成網(wǎng)絡(luò)和判別網(wǎng)絡(luò)的互相競爭直至達(dá)到兩者之間的納什平衡。生成網(wǎng)絡(luò)的目的在于對真實(shí)數(shù)據(jù)的估計(jì),而判別網(wǎng)絡(luò)的目的在于盡可能的分辨出真實(shí)數(shù)據(jù)和生成網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)據(jù)。所以生成網(wǎng)絡(luò)....
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