基于深度学习的肺炎诊断模型研究

• 花匠小妙招
• 2024-11-23 11:28

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目录

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3研究内容

1.4创新点

1.5论文结构安排

第二章 相关基础知识

2.1深度学习基础理论

2.1.1 卷积层

2.1.2 池化层

2.1.3 激活函数

2.1.4 损失函数

2.2 ResNet 网络

2.3 ResNeXt模型

2.4 MobileNetV3模型

2.5 XGboost模型

2.6 GBM模型

2.7 本章小结

第三章:基于CT影像的细菌、真菌、病毒性肺炎分类诊断的深度学习模型研究

3.1 引言

3.2 材料与方法

3.2.1 研究人群及其基本数据分布

3.2.2 CT扫描参数和图像预处理

3.2.3 模型训练、验证和测试

3.2.4 深度学习算法与三位放射科医生的比较

3.2.5 统计分析

3.3 结果

3.3.1 基线特征

3.3.2 模型在细菌性、真菌性和病毒性肺炎分类中的表现

3.3.3 HarDNet算法模型的分类性能与三位放射科医生比较

3.4 讨论

3.5 结论

第四章 基于CT影像和临床信息的革兰氏阳性和阴性细菌性肺炎分类诊断的深度学习模型研究

4.1 引言

4.2 材料与方法

4.2.1 病例收集

4.2.2 CT扫描方案

4.2.3 影像数据处理

4.2.4 特征提取与模型构建

4.2.5 模型效果评价

4.2.6 统计分析

4.3 结果

4.3.1 临床病例特征

4.3.2 基于影像的筛选与建模

4.3.3 临床模型的构建和验证

4.3.4 模型的融合构建和评估

4.3.5 模型效能评估

4.4讨论

4.5结论

第五章 基于DR图像和临床信息鉴别儿童革兰氏阳性和阴性细菌性肺炎的深度学习模型研究

5.1 引言

5.2 材料与方法

5.2.1 病例收集

5.2.2数据处理

5.2.3模型选择和参数设置

5.2.4实验环境

5.2.5统计分析

5.3 结果

5.3.1 临床病例特征

5.3.2特征提取与建模

5.4 讨论

5.5 结论

第六章 总 结

6.1 研究内容总结

6.2研究局限性和未来展望

致 谢

参考文献

附录A 攻读硕士期间科研成果

附录B 图版

附录C 表版

附录D 缩略语列表

声明

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网址: 基于深度学习的肺炎诊断模型研究 https://m.huajiangbk.com/newsview673092.html