域迁移弱监督学习在显微光学血管图像分割中的应用.docx

域迁移弱监督学习在显微光学血管图像分割中的应用

目录

域迁移弱监督学习在显微光学血管图像分割中的应用（1）．．．．．．．．4

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

域迁移弱监督学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1域迁移学习简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2弱监督学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3域迁移弱监督学习在图像分割中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

显微光学血管图像分割问题分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1显微光学血管图像特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2分割任务的挑战与需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3域迁移弱监督学习在分割中的应用优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

域迁移弱监督学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1基于深度学习的分割模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.2弱监督学习策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3域适应技术融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2模型训练与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3实验结果评估与比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3.1分割精度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3.2迁移效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.3.3消融实验分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.1某具体显微光学血管图像分割案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.2分割结果展示与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3案例的实用性与推广价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.2研究不足与未来工作方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

7.3域迁移弱监督学习在显微光学血管图像分割中的应用前景．．．．36

域迁移弱监督学习在显微光学血管图像分割中的应用（2）．．．．．．．37

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

域迁移弱监督学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.1域迁移学习基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．