基于核磁共振成像的轻度认知障碍到阿尔茨海默症的预测方法研究

摘要第4-6页Abstract第6-7页第一章绪论第14-22页课题研究背景与意义第14-16页课题研究现状第16-19页本文的研究内容第19-20页本文组织安排第20-22页第二章相关工作介绍第22-32页基于特征工程的方法第22-26页特征工程第22-23页基于特征工程的相关工作第23-26页基于特征学习的方法第26-30页深度学习第26-28页基于深度学习的相关工作第28-30页本章小结第30-32页第三章耦合特征预测子第32-42页数据介绍与处理第32-34页数据介绍第32-33页数据处理第33-34页方法学描述第34-36页耦合特征表达第34-35页基于耦合特征表达的预测框架第35-36页实验方案设计第36-37页实验结果与分析第37-41页实验结果第37-38页与其它方法的比较第38-39页实验分析与讨论第39-41页本章小结第41-42页第四章切面深度预测子第42-56页方法学描述第42-48页卷积神经网络第42-44页紧密连接卷积网络第44-46页基于切面深度预测子的预测框架第46-48页数据处理和实验方案设计第48-49页数据处理第48页实验方案设计第48-49页实验结果与分析第49-54页实验结果第49-53页与其它方法的比较第53-54页本章小结第54-56页第五章空间深度预测子第56-66页方法学描述第56-60页三维卷积神经网络第56-57页深度残差网络第57-58页数据增广方法第58-59页基于空间深度预测子的预测框架第59-60页数据处理和实验方案设计第60-61页数据处理第60-61页实验方案设计第61页实验结果与分析第61-63页本文工作比较第63-64页本章小结第64-66页第六章总结与展望第66-68页论文总结第66-67页未来工作展望第67-68页附录:攻读硕士学位期间取得的学术成果第68-70页参考文献第70-80页致谢第80页。

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