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内容简介
前言
目录
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
绪论
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
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
参考文献
附录A 英文缩略词与英文全称对照表
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