文献综述模板范文哪里有？文献综述一般包含以下四部分：摘要、引言、主体和参考文献，本文是一篇医学论文的文献综述，以”基于超分辨率网络的CT三维重建算法研究与实现“为例，为大家讲述文献综述的写作要点，希望能够帮助到你。
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一、论文文献综述范文模板
1、前言
简要说明写作的目的、意义、有关概念的定义，综述的范围，描述课题的研究现状，以及有关主题争论的焦点和发展趋势等。
2、正文
文献综述的重点。通过理论发展阶段性成果、理论意义、实践意义、成熟可靠新近的权威可信等，比较不同学者对同一问题的看法及其理论依据，阐明问题的来龙去脉和作者自己的见解。
3、总结与展望
对正文各种观点进行综合评价，高度概括主题内容，提出自己的观点意见主张展望发展前景。简明扼要地指出目前研究中尚需解决的问题及研究成果的意义和价值，在写作中应注意给出一个较为明确的阶段性结论。
4、参考文献
一般参考文献的多少可体现作者阅读文献的广度和深度。一般不低于20条，以最近3-5年内的最新文献为主。
二、论文摘要
电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)三维重建技术通过上采样体数据以提高三维模型质量，改善模型中的锯齿状边缘、条纹状伪影和不连续表面等现象，从而提高临床医学中疾病诊断的准确率。可临床医学实践中出于辐射剂量的考虑和信息采集设备精度的影响，往往只能采取具有一定厚度的扫描，这造成了数据的部分容积效应。由于卷积神经网络可极大程度自适应学习图像特征。在过去的十年里，计算机视觉为医学诊断提供了巨大的支持，近年来基于深度学习的图像处理和三维视觉方向已成为目前研究的热点。但是在医学层析影像的三维重建处理领域仍存在很多问题，其中最主要的问题是网络模型对 CT 图像的特征提取能力不足，缺乏对医学图像的特点的针对性机制，同时没有特别关注采集设备成像原理，从而影响了重建质量。
针对上述医学影像三维重建的纹理，基于深度学习思想，本文将对基于超分辨率网络的 CT 三维重建算法展开研究，主要包含以下几个方面：
（1）数据集作为深度监督学习中的根本，对训练模型的性能有着重要影响。本文数据来源是 KITS19 Challenge Homepage 中的人体腹部 CT 公开数据集，从中挑选 20 个病例共 4124 张纹理丰富，高低频信号对比明显的冠状位图像。
（2）对于目前网络在 CT 图像上特征提取能力不足，三维重建模型质量不够精细。本文提出 了 一种具有双 重 损失 的优化 学习纵轴超分 辨 率重建网络 (Double LossRefinement Network，DLRNet)，模型末端引入优化学习模块，且除计算基准图与超分辨率图像的损失外，还计算模型内部粗略超分辨图像的损失，优化学习与双重损失迫使网络产生更接近于基准图的结果。随后在特征提取模块引入空间特征金字塔和通道注意力机制，加权细化学习了不同粗细规模不一血管组织的特征。实验结果表明，相比通道注意力超分辨率算法(RCAN)，本文模型在 2,3,4 倍缩放因子下的 PSNR 平均提高 0.79dB。本文模型有效提升了 CT 三维模型的质量，一定程度上恢复了组织血管的连续细节特征，同时具备了实用性。
3）为了解决网络的学习能力，同时具有更加轻量级的模型复杂度，本文提出一种基于特征强化的密集残差单轴超分辨率重建网络，全局层面的加权学习使得模型专注于关键部分组织器官的特征学习，为医生提供高质量且高响应速度的重建技术。
三、国内外研究评述
1.2.1 医学层析影像三维重建算法研究现状
医学影像为临床医学者提供了不需要术前手术就能了解人体内部组织细节情况的方法。近年来，医学层析影像技术正在快速发展，以满足对更准确更可靠的医疗诊断日益增长的需求。CT 是层厚大概在 5 毫米的 X 射线图像，其可以从任何角度观察观察人体感兴趣的组织,通过 Radon 变换从 CT 扫描的图像中构建三维模型。CT 扫描技术在过去的三十多年中不断发展，由一开始的轴向扫描到螺旋扫描，扫描的厚度在不断减小，切片数不断增加。在最近二十年里，医学影像的三维可视化技术不断发展，计算机图形学相关工作者正在不断探究基于各种方式的层析影像三维重建技术[13,14]。层析影像的三维重建不同于基于单目或多目的场景三维重建，作为医学影像后处理方法，医用 CT 的三维重建大致上上可以归为六个种类[15]。第一种是类似于多张轴状位图像的多平面重建（MPR）[16]，它适用于提供简单快速的任意平面重建平面图像，其本质就是将原始体数据分解为轴状位、冠状位、矢状位切片图像，然后将三者作为三维坐标系中互相垂直的平面交叉，便可以以二维的方式从数据场的所有角度查看被观察部位的器官与血管组织病变，观察时类似与用一个平面刀可以沿任意方向切出一个横截面，所以可以观察器官腔性组织内部的细节分布情况以及血管的粗细情况与流通性，但多平面重建的本质其实还是二维视图。最大密度投影（MIP）[17]比较适合用来观察人体器官组织结构中密度（例如 CT 中的 Hu 值）较高的血管或者骨骼，因为 MIP 的思路是将有厚度的医学图像扫描数据中体素值偏大的点映射在一个背景平面上，所以一般情况下增强 CT 造影等会使用最大密度投影算法。与 MIP 相对应的，最小密度投影（MinIP）与 MIP 相反，其特点导致它在临床医学实际应用中经常被用于反映 CT 图像中的气管，肺部等密度较低的部位。曲面重建技术（CPR）[18]与以上两种重建技术不同，其擅长重建人体器官组织内部曲率比较大的部位，例如胰腺、弯曲血管和冠状动脉等，该技术的原理是从体数据某一维度选取一个出发点，沿着特定的可弯曲路径，并将该路径上所有体素值相同的坐标映射在同一个平面上。光线追踪技术算法[19]在 20 世纪 70 年代提出，在光线追踪中，一条光线从观察视角投射到需要被重建的物体上，所有被光线击中的点都被收集起来。从这些点中选择距离观察点最近的点，然后使用冯氏阴影法着色。表面阴影遮盖法（SSD）[20]作为骨科常用的处理技术，其非常适合用在观察 CT 值和周围组织器官差距较大的部位，所以在临床医学实践中，其经常被用来辅助观察结肠或者是骨科的病变检查。SSD 结合了阈值和光线的手段，假设把观察点作为一个发光源，从光源触发射向体数据，光线在经过立方体中的体素时会停留在所设定的阈值上，所以主要用来呈现表面 3D 图形。基于绘制的两种主流可视化分为面绘制与体绘制，这其中面绘制用来渲染”外壳“模型，即模型内部为空，而体绘制可用来绘制整个数据场，更适合应用在医学层析影像的三维模型重建上，尤其是体绘制算法中的光线投影算法[21]，目前是对 GPU 性能要求最高，同时可视化效果最好，近年来医学可视化领域相关工作者多基于光线投影算法来渲染医学体数据以完成三维可视化[22,23]。
1.2.2 图像超分辨率重建算法研究现状
基于学习的图像超分辨率(Super-Resolution, SR)[24,25]通过学习一系列高低分辨率图像之间的像素结构映射关系，可预测像素值提高图像分辨率。回顾图像超分辨率技术的发展历程，国内许多科研院所和大学等对超分辨率图像恢复进行研究，其中部分是关于频谱外推、混叠效应的消除，其他主要是对国外超分辨率方法所进行的改进，包括对POCS 算法和 MAP 算法的改进，对超分辨率插值方法的改进，基于小波域隐马尔可夫树(HMT)模型对彩色图像超分辨率方法的改进以及对超分辨率图像重构方法的改进。2016 年香港中文大学 Dong 等人的 SRCNN[26]作为深度学习用于 SISR (Single ImageSuper-Resolution)的开山之作，网络一开始就采用双三次插值然后使用简单的三个卷积层学习特征。Shi 等人提出的 ESPCN[27]直接在低分辨率图像 上做提取特征以缩短训练时间，然后以亚像素卷积层(sub-pixel convolutional layer)上采样图像，但这很可能 会导致棋盘效应,包括近年来 Li 等人对亚像素卷积层的改进[28]并没有完全解决问题。Mao 等人基于自编码结构的 RED[29]网络，开始使用反卷积来放大特征尺寸并恢复图像细节，提高了上采样的效果。而 Kim 等人首次结合了残差[30]的思想提出 VDSR[31]，表明 SISR任务中高低分辨率图携带低频信息相同，计算高频部分残差非常适合使用残差结构，提高了模型的性能。Lim 等人提出的增强型单幅图像深度残差超分辨率网络[32]，去除掉了批量标准化处理（batch normalization, BN）操作,但未充分学习图像特征，进而限制了网络的性能；在分辨率问题中引入残差机制具有很好的效果[33,34,35]之后 Zhang 等人在（Residual Dense Network，RDN）[35]中结合残差学习和密集块[36]提出了残差密集学习块，利用全部层级特征关系增强了模型的表达能力，显著提高模型特征提取的能力。Zhang等人则结 合通道注意力机制提出 RCAN（Residual Channel Attention Networks）[37]，成功提高了特征学习能力。Hu 等人于 2019 年提出 Meta-SR[38]，通过动态生成上采样滤波器，使得单一模型就能够支持任意缩放因子的上采样任务。
四、论文结论
本文首先说明了医学影像 CT 三维重建算法的相关背景与意义，之后介绍了当前国内外对 CT 三维重建算法的研究情况，以及图像超分辨率算法的研究现状。由于图像超分辨是重建的方法，能从成像的根源问题上削弱部分容积效应，所以更适合对 CT 层析影像扫描出的图像进行重建，随即针对腹部 CT 三维重建问题提出了一种具有双重损失的优化学习纵轴超分辨率网络和特征强化的密集残差纵轴超分辨率网络，通过对冠状位图像的纵轴上采样缩小了 CT 体数据的层间距。我们的方法使用动态生成上采样卷积核解决了实际应用场景中单一模型难以上采样多种缩放因子影像的问题。引入空间特征金字塔增强了浅层特征提取的感受野，使得我们的网络能够更好的学习不同粗细血管，不同规模组织的细节特征。引入通道注意力机制加权学习了深层特征中高低频信号的相互依赖。特征强化模块将原始图像经过特学习后的特征图通过卷积和 Sigmod 操作进行加权学习，提高了网络对特征重点学习的能力。并在上采样层后设置继续细化学习的模块，又引入了新的损失，这促使网络输出更接近于基准图的结果，从而提高了腹部 CT 体数据重建可视化的效果。最后基于 Java Web 技术搭建三维影像云管理系统，并将我们算法训练出地最好的模型对接入系统，从而实现了一个线上医学影像存储管理以及高质量三维重建平台。
本文主要从以下三个方面介绍了基于不同网络结构的三维重建网络算法：
（1）通过查阅期刊论文，分析医学影像三维重建技术当前研究现状，发现部分容积效应造成了很大的问题。之后介绍了当前三维重建与可视化技术的常用方法，以及图像超分辨率重建的传统方法和深度学习方法。利用深度学习的卷积操作可以自适应的学习原始图像中各个维度的丰富的浅层特征和深层特征。
（2）详细介绍了我们设计的网络数据流走向，以及网络结构中各环节的组成原理，并解释该机制设计的理由。对于临床医学工作中对三维重建与渲染的时间要求较低时，使用双损失的优化学习纵轴超分辨率重建网络进行重建，重建时间较长，但重建模型质量较高；对于重建渲染时间要求较高时，可使用基于特征强化的密集残差超分辨率网络，其重建质量不如前者，但是重建速度较快。
（3）详细介绍了基于深度学习三维重建的三维影像云系统，系统主要包含两大模块，文件上传模块和三维重建与可视化模块。前端基于 HTML5 和 jQuery 进行页面的设计与前后台交互响应操作，后台基于 SSM 框架搭建，调用本文算法训练得到的模型进行三维重建，最后将用户上传的病例影像保存至阿里云 OSS 对象存储。系统的设计与实现将本文的理论研究致知于行，落地到医学工作者和患者的实际生活当中，帮助临床医生进行进行合理的诊断。
论文文献综述范文参考
五、参考文献
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