医学职称论文怎么写？本文为大家列举了3篇职称论文范文，大家在写职称论文时可以参考，希望你能够评审职称成功。
医学职称论文
医学职称论文范文一：基于多尺度形态学梯度的医学图像融合算法研究
随着科技的快速发展,医学影像技术也在不断的进步,临床诊断中的医学图像处理方式也越来越多样化。但是在目前的医学诊断中,单一模式的医学图像由于存在携带信息比较单一以及病灶定位能力欠佳的缺陷,很难满足现代医疗的需求,于是能够提供更多有效信息继而提高病灶定位能力的医学图像融合技术应运而生。正是因为临床医学中存在这种需求,所以图像处理研究者逐渐将目光聚焦在医学图像融合的研究上。医学融合图像的边缘信息、细节信息以及图像的清晰度在定位不同器官和病症中起到重要作用,能够为病情的诊断提供更充分的依据。但是当前医学融合图像会存在边缘失真、轮廓模糊、信息丢失以及容易产生人造纹理的问题,这样的融合结果并不能为临床诊断提供便利。为了改善医学融合图像存在的问题,本文提出基于多尺度形态学梯度（MSMG）的医学图像融合算法。将非下采样剪切波（NSST）作为图像多尺度分解的工具,然后利用MSMG对分解后的高低频信息进行处理。对低频信息处理采用基于MSMG改进的引导滤波融合规则。由于图像进行NSST分解时,低频信息容易产生人造纹理,通过MSMG来获得低频信息在分解过程中产生的梯度变化,根据这个变化来修正引导滤波中的正则化参数,再利用引导滤波来平滑低频信息,抑制人造纹理的产生。对高频信息的处理是充分利用MSMG能够获取梯度信息的能力,提取图像的边界细节信息,并将这些信息保留到融合图像中,使得融合图像的边界更加清晰,细节更加丰富。本文对CT/MR-T2灰度图像和MR-T2/SPECT-Tc彩色图像进行融合实验,并与已有的几种融合算法进行实验对比,通过主观评价和客观评价对融合图像进行评价。实验结果表明,本文提出的算法融合图像的整体视觉效果良好,边缘轮廓清晰、细节信息保存较好。同时本文算法的EN、AG、EIN和FD指标达到最优,STD和SF指标良好。综合来看,本文算法的融合图像信息丰富、边缘和细节信息清晰,可以为临床诊断提供较为可靠的依据。
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的研究内容与章节安排
2 医学图像融合及数学基础
2.1 医学图像融合概述
2.1.1 医学图像融合层次
2.1.2 图像融合算法
2.1.3 医学图像融合评价
2.2 相关医学图像介绍
2.2.1 CT图像
2.2.2 MRI图像
2.2.3 SPECT图像
2.3 相关数学理论
2.3.1 非下采样剪切波(NSST)
2.3.2 引导滤波(GF)
2.3.3 多尺度形态学梯度(MSMG)
2.4 本章小结
3 基于多尺度形态学梯度的医学图像融合算法
3.1 融合框架
3.1.1 图像分解
3.1.2 图像融合
3.1.3 图像重构
3.2 高低频融合
3.2.1 多尺度形态学梯度特点
3.2.2 基于改进引导滤波的低频融合算法
3.2.3 基于多尺度形态学梯度的高频融合算法
3.3 本章小结
4 实验
4.1 实验条件
4.2 图像选取
4.3 CT/MR-T2灰度图像融合实验
4.3.1 增强
4.3.2 融合
4.3.3 融合结果分析
4.4 MR-T2/SPECT-Tc彩色图像融合实验
4.4.1 增强
4.4.2 融合
4.4.3 融合结果分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 研究内容总结
5.2 研究展望
参考文献
[1]多尺度分析与脉冲耦合神经网络相结合的医学图像融合算法研究[D].孟令玉.云南大学2019
[2]基于潜在低秩分解和字典学习的医学图像融合[D].李明成.云南大学2019
[3]―基于快速有限剪切波的医学图像融合算法研究[D].于欣.南京信息工程大学2020
[4]―基于PETICT的医学图像融合算法的设计与实现[D].杨阳.东北大学2009
[5]基于稀疏表示与低秩分解的医学图像融合方法研究[D].邓志华.昆明理工大学2018
[6]医学图像融合算法研究与应用[D].柴苗.西安电子科技大学2009
[7]医学图像融合及算法研究[D].张莉.南京理工大学2006
[8]基于多分辨率分析的医学图像融合技术研究[D].田宇.哈尔滨工程大学2018
[9]基于判别低秩稀疏字典学习的医学图像融合质量改善算法研究[D].和晓歌.昆明理工大学2018
[10]基于NSST的医学图像融合算法研究[D].王彦龙.西安电子科技大学2018
医学职称论文范文二：基于全卷积神经网络的医学CT图像交互式分割
在对肝脏疾病的诊断过程中,医学影像技术与医学图像分析起到主导作用。通过对肝脏区域进行精准分割提取,重建肝脏3D模型,使医生可以很直观地掌握患者肝脏内部的详细情况,这对诊断病情以及如何展开下一步治疗提供重要依据。但医学图像普遍存在质量差、对比度低、患者之间差异大以及病理学带来的形状不规则等缺点,导致全自动分割方法很难获得足够准确、稳健的结果。为了解决全自动分割方法对医学图像分割的局限性,本文以肝脏为研究对象,提出了两种基于全卷积神经网络的交互式分割网络:区域生长全卷积交互网络和神经常微分方程全卷积交互网络。区域生长全卷积交互网络改进了区域生长法的生长规则,计算像素在不同边缘检测算子下的梯度值作为该像素的特征,形成像素特征向量。并提出一个神经网络输出两像素特征向量的相似度作为判断是否生长的依据,得到肝脏初步分割结果。将初步分割结果作为原图的交互信息,与原图灰度通道连接在一起作为输入数据,训练区域生长全卷积神经网络（Region Growing-Fully Convolutional Neural Network,Rg-FCNN）输出最终分割结果。相比较其他交互分割方法,本文方法交互操作简单,只需在肝脏区域用鼠标点击选择一两个种子生长点即可得到分割结果。实验测试集分割结果表明:Dice系数达到96.69%,像素准确率达到99.62%,与U-net网络分割结果相比,分别提高5.62%,1.06%。神经常微分方程全卷积交互网络由自动分割网络和交互式分割网络两个全卷积神经网络构成。由自动分割网络产生肝脏初始分割结果,用户查看分割结果是否需要修改。如果需要,则在此分割基础上点击分割错误区域,产生前景和背景交互信息,将其连同原图作为交互式分割网络的输入得到修正后的结果。自动分割网络首次使用神经常微分方程（Ordinary Differential Equation,ODE）与全卷积神经网络相结合对肝脏进行分割。通过实验对比,选择ODE模块加入U-net网络中的位置和确定模块的误差容忍度。加入ODE模块能有效避免在深层网络中网络退化的问题,还可以通过降低ODE模块的误差容忍度,类似于增加了模型的深度,使得在计算资源有限的情况下也能搭建层级很深的网络模型。实验测试集分割结果表明,通过有限的交互,最终分割结果Dice系数达到97.11%,像素准确率达到99.77%,与U-net网络分割结果相比,分别提高5.93%,1.05%。
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究内容和组织结构
第2章 医学图像分割基本知识储备
2.1 医学CT图像
2.1.1 CT基本组成及成像原理
2.1.2 CT值
2.2 实验数据集及预处理
2.2.1 实验数据集
2.2.2 预处理
2.3 深度学习相关理论简介
2.3.1 人工神经网络
2.3.2 卷积神经网络
2.3.3 全卷积神经网络
2.4 图像分割评价指标
2.5 本章小节
第3章 区域生长全卷积交互网络
3.1 改进区域生长法
3.1.1 传统区域生长法
3.1.2 提取训练数据
3.1.3 区域生长神经网络
3.2 区域生长全卷积神经网络
3.3 实验结果与分析
3.3.1 实验结果
3.3.2 对比分析
3.4 本章小结
第4章 神经常微分方程全卷积交互网络
4.1 神经常微分方程
4.2 NODEs-Unet网络自动分割
4.2.1 ODE模块位置
4.2.2 NODEs-Unet网络
4.3 DIOS-Unet网络交互式分割
4.4 实验结果及对比分析
4.4.1 实验结果
4.4.2 对比分析
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 全文结论
5.2 进一步研究方向与展望
致谢
参考文献
[1]基于卷积神经网络的胸部CT图像分割[D].王瑞.燕山大学2019
[2]基于卷积神经网络的CT图像金属伪影研究[D].陈茜.南京邮电大学2020
[3]―基于神经网络的工业CT图像边缘提取的算法研究[D].刘长江.重庆大学2008
[4]―基于牙齿CT图像数据的分割研究[D].苟苗.电子科技大学2020
[5]基于深度学习的多孔铜泡沫CT图像生成的系统与设计[D].苏俊铜.西南科技大学2021
[6]基于CT图像的孤立性肺结节诊断模型研究[D].氐阳晓东.哈尔滨理工大学2010
[7]基于深度学习的颅内出血CT影像分析[D].陈铭林.中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)2020
[8]基于深度学习的医学CT图像分割技术研究[D]. 周茂.重庆大学2019
[9]基于CT图像的肺结节自动检测模型研究[D].王迪.宁夏大学2020
[10]基于卷积神经网络U-Net的纬纱CT图像丝状目标分割[D].张锦华.广东工业大学2020
医学职称论文范文三：跨模态心脏医学图像域自适应分割算法研究
心血管疾病是世界上导致人类死亡的高发疾病,对心血管疾病进行提前预防和有效治疗是一个全球研究的热点问题。心脏是心血管系统中最重要的器官,通过对心脏各个子结构的研究,可以获得心脏的各项性能指标和病理特征。因此,准确地分割心脏部位对心血管疾病的预防和治疗起着十分关键的作用。心脏的影像往往呈现多模态的形式,在实践中对心脏类疾病的诊断经常采用多种成像方式来综合分析,利用不同模态的图像进行相同的分析任务有很大的临床意义。另外,心脏各个子结构存在重叠或者边界模糊等问题,导致心脏分割任务难度增大。为了充分挖掘并利用不同模态心脏图像的相关性特征以及针对心脏分割任务中各心脏子结构上下文信息联系匮乏,分割效率、准确率低等问题,本文提出了一种跨模态全心脏自适应分割算法,具体的工作展开如下:（1）基于生成对抗网络实现跨模态医学图像域自适应,融合传统的Unet模型,重新设计主干特征提取编码网络,与残差模块（Res Block）结合并增加并行空洞卷积（Dalited Convolution）特征提取模块,通过加深特征提取网络和增大感受野来提升模型特征提取性能。（2）针对心脏像素中占比较小的子结构分割精度低的问题,引入空间和通道多注意机制,并提出了改进的多注意力模块（MASC）。通过注意力层的掩码加权使得特征提取网络更加注重某些特征层和心脏图像空间区域的关键特征,同时抑制了心脏图像背景等空间区域的无效特征。（3）将跨模态图像自适应算法和改进的分割算法进行算法融合,算法在特征提取阶段共享了网络参数,使得在自适应和分割两个任务之间可以互益。算法最终实现了CT和MR两种模态在图像级别和特征级别的自适应转换,同时实现了自适应任务和分割任务端到端的模型训练与测试。最后,本文提出的方法在MACCAI协会提供的全心脏分割和脑胶质瘤分割比赛数据集上进行训练和测试。其中,图像跨域自适应转换实验使用全心脏分割二维切片数据,并与现有的算法得到的结果比较,取得了更好的观感结果。在进行心脏分割实验之前,首先使用脑胶质瘤数据作为算法的辅助实验进行性能测试,之后使用心脏分割数据集对融合后的算法进行了跨模态数据的分割测试,并取得了较为精确的分割结果。
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于监督学习的心脏分割研究现状
1.2.2 基于非监督学习的心脏分割研究现状
1.3 本文主要研究内容
1.4 本文结构安排
第2章 医学图像与深度学习技术理论基础
2.1 医学图像基础知识
2.1.1 医学图像的基本概念
2.1.2 医学图像的数据格式
2.1.3 医学图像的成像方式
2.2 基于深度学习的图像处理技术理论基础
2.2.1 人工神经网络
2.2.2 卷积神经网络
2.2.3 全卷积神经网络
2.2.4 生成对抗网络
2.2.5 注意力机制
2.3 本章小结
第3章 跨模态心脏图像域自适应分割算法
3.1 跨模态心脏图像域自适应分割总算法流程
3.2 模型结构
3.2.1 各模型结构解析
3.2.2 多注意力机制MASC模块
3.3 本章小结
第4章 实验与结果分析
4.1 全心脏分割实验数据
4.1.1 全心脏分割数据集介绍
4.1.2 全心脏分割数据预处理
4.2 Bra Ts脑胶质瘤分割实验数据
4.2.1 Bra Ts脑胶质瘤分割数据集介绍
4.2.2 Brats脑胶质瘤分割数据预处理
4.3 实验环境及模型参数设置
4.4 实验评价指标
4.5 实验介绍与结果分析
4.5.1 跨模态图像自适应实验
4.5.2 Brats脑胶质瘤多序列图像分割实验
4.5.3 跨模态全心脏图像自适应分割实验
4.6 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 论文总结
5.2 研究展望
致谢
参考文献
[1]MRI脑肿瘤图像分割的深度学习方法综述[J.江宗康,吕晓钢,张建新,张强,魏小鹏．中国图象图形学报.2020(02)
[2]《中国心血管病报告2017>要点解读[J].马丽援,吴亚哲,王文,陈伟伟.中国心血管杂志.2018(01)
[3]人工神经网络研究现状及其展望[J.朱大奇.江南大学学报.2004(01)
[4]BP网络中激活函数的深入研究[J].倪志伟.安徽大学学报(自然科学版).1997(03)
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