發(fā)布時(shí)間：2023-08-26 02:16

　　隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,許多行業(yè)孵化出了與人工智能相關(guān)的應(yīng)用。人工智能+醫(yī)療就是其中很重要的一個(gè)研究方向,人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用前景也正吸引著越來(lái)越多的關(guān)注。以此為契機(jī),也孕育出了許多利用人工智能技術(shù)以醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)為研究載體進(jìn)行具體的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域任務(wù)的應(yīng)用,如早期篩查、輔助臨床診斷等。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)代表性技術(shù),在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界得到了廣泛使用,致力于具體實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)突破。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,利用人工智能的相關(guān)技術(shù)對(duì)疾病的早期篩查是一項(xiàng)非常有意義的工作,不僅能夠減輕醫(yī)務(wù)人員的工作量,還能實(shí)現(xiàn)快速、便攜式檢查與診斷。同時(shí),通過(guò)早期篩查,醫(yī)生也能夠在病情發(fā)展早期對(duì)疾病及時(shí)地進(jìn)行干預(yù)治療。利用人工智能的相關(guān)技術(shù)開(kāi)發(fā)出自動(dòng)化診斷系統(tǒng),輔助臨床醫(yī)生做出科學(xué)的醫(yī)學(xué)診斷也已成為不可逆轉(zhuǎn)的發(fā)展趨勢(shì)。這一工作不僅能節(jié)約醫(yī)療資源,也能有效地解決因醫(yī)生的主觀因素造成的漏診、誤診的問(wèn)題。本文主要圍繞深度學(xué)習(xí)在自身免疫類(lèi)疾病檢測(cè)和眼底疾病篩查及檢測(cè)兩個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的算法與應(yīng)用展開(kāi)研究,旨在開(kāi)發(fā)出利用人體上皮(Human Epithelial type 2,HEp-2)細(xì)胞進(jìn)行自身免疫類(lèi)疾病檢測(cè)的自動(dòng)化診...

【文章頁(yè)數(shù)】：132 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自身免疫類(lèi)疾病自動(dòng)化診斷研究現(xiàn)狀
        1.2.2 眼底疾病自動(dòng)化診斷研究現(xiàn)狀
    1.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)概述
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
        1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.4.2 本文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 基于深度監(jiān)督全卷積網(wǎng)絡(luò)的HEP-2樣本圖像分割方法
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)工作概述
        2.2.1 圖像分割
        2.2.2 全卷積網(wǎng)絡(luò)
        2.2.3 多層監(jiān)督機(jī)制
    2.3 方法
        2.3.1 稠密反卷積層
        2.3.2 多層監(jiān)督機(jī)制
    2.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果
        2.4.1 數(shù)據(jù)集
        2.4.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
        2.4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
            2.4.4.1 不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較
            2.4.4.2 多層監(jiān)督機(jī)制的消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果
            2.4.4.3 稠密反卷積層的消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果
            2.4.4.4 不同著色模式的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
            2.4.4.5 對(duì)比其他方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.5 討論
        2.5.1 數(shù)據(jù)集大小的影響
        2.5.2 網(wǎng)絡(luò)深度的影響
        2.5.3 分割失敗的例子
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的HEP-2細(xì)胞分割與分類(lèi)方法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)工作概述
        3.2.1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)
        3.2.2 聯(lián)合分割與分類(lèi)任務(wù)
    3.3 方法
        3.3.1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.3.2 生成器的設(shè)計(jì)
        3.3.3 分類(lèi)器的設(shè)計(jì)
    3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
        3.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)集
        3.4.2 評(píng)估指標(biāo)
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
            3.4.3.1 分割結(jié)果及分析
            3.4.3.2 分類(lèi)結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于注意力編碼器及多分支結(jié)構(gòu)生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異常眼底圖像檢測(cè)方法
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)工作概述
        4.2.1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的應(yīng)用研究
        4.2.2 注意力機(jī)制在醫(yī)學(xué)圖像處理的應(yīng)用研究
        4.2.3 多分支網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像處理的應(yīng)用研究
    4.3 網(wǎng)絡(luò)框架及方法
        4.3.1 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的原理
        4.3.2 生成器的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
            4.3.2.1 生成流網(wǎng)絡(luò)
            4.3.2.2 注意力模塊
            4.3.2.3 編碼器網(wǎng)絡(luò)
        4.3.3 判別器(分類(lèi)器)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)
            4.3.3.1 多分支網(wǎng)絡(luò)
            4.3.3.2 深度非對(duì)稱空洞卷積模塊
        4.3.4 損失函數(shù)的設(shè)計(jì)
            4.3.4.1 對(duì)抗損失函數(shù)
            4.3.4.2 分類(lèi)損失函數(shù)
            4.3.4.3 內(nèi)容損失函數(shù)
            4.3.4.4 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的總體損失函數(shù)
    4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
            4.4.1.1 數(shù)據(jù)集與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
            4.4.1.2 模型實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
            4.4.2.1 生成器的評(píng)估
            4.4.2.2 分類(lèi)器的評(píng)估
    4.5 討論
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于交叉注意力與多分支網(wǎng)絡(luò)的眼底疾病分類(lèi)方法
    5.1 引言
    5.2 相關(guān)工作概述
        5.2.1 多分支網(wǎng)絡(luò)
        5.2.2 注意力機(jī)制
    5.3 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及方法
        5.3.1 多分支網(wǎng)絡(luò)及空洞空間金字塔池化模塊
        5.3.2 深度注意力模塊
        5.3.3 交叉注意力模塊
    5.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果
        5.4.1 數(shù)據(jù)集與評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
        5.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.4.4 消融研究
        5.4.5 本章工作的限制與未來(lái)工作
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
指導(dǎo)教師對(duì)研究生學(xué)位論文的學(xué)術(shù)評(píng)語(yǔ)
答辯委員會(huì)決議書(shū)
致謝
攻讀博士學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3843757