CT图像重建中的深度学习全模型迭代算法：体模实验探究.docx
CT图像重建中的深度学习全模型迭代算法：体模实验探究
目录
CT图像重建中的深度学习全模型迭代算法：体模实验探究（1）．．．．．3
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
深度学习在CT图像重建中的应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
2.1CT图像重建的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
2.2深度学习技术的引入与发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
全模型迭代算法的介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
3.1全模型迭代算法的概念和作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
3.2全模型迭代算法的主要组成部分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
体模实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
4.1实验目的与研究问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
4.2实验设备与材料准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
4.3实验数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
5.1图像增强与去噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
5.2影像分割与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
6.1基于深度学习的模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
6.2训练策略与超参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
6.3模型评估指标与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
仿真结果与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
7.1仿真结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
7.2对比分析与结论讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
结论与未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
8.1主要研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
8.2未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
CT图像重建中的深度学习全模型迭代算法：体模实验探究（2）．．．．22
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
二、深度学习在CT图像重建中的应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
深度学习的发展历程及其在医学图像处理中的应用现状．．．．．．．23
CT图像重建技术的基本原理和流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
深度学习在CT图像重建中的研究现状和发展趋势．．．．．．．．．．．．．25
三、深度学习全模型迭代算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
算法的基本思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
算法的主要步骤和实施过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
算法的优势和不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
四、体模实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
实验目的和实验对象的选择依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
实验设备的选择和配置方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
实验方案和实验流程的设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
数据采集和处理的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
五、实验过程与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．