在职研究生论文摘要范文参考案例怎么写？不管报考哪种在职研究生，在课程结束之后都是需要进行论文答辩的，而且答辩通过后才可以拿到证书，所以写论文是很重要的，那么在职研究生论文怎么写?
论文摘要范文参考模板一：基于肺部低剂量CT的随访知识辅助分类研究
随着医学领域的随访工作逐渐被重视,在医学图像处理领域,通过相关分析方法获吗取随访信息的工作也变得越来越重要。就肺癌筛查工作而言,在早期阶段的诊断过程中,医师常需要根据分级报告对当前CT的筛查结果进行评估并给出随访筛查的建议。而随着随访时间和随访次数的推移,医师对于随访类筛查结果的判断往往容易忽视时间信息及相关随访信息从而造成误诊和漏诊问题。同时,在肺癌的计算机辅助诊断方法中,大多肺结节分类模型并没有考虑到上述类似的随访因素,应对此类问题往往存在方法上的缺陷。围绕低剂量CT长时期筛查工作这一背景,针对随访知识辅助分类任务进行了研究,针对长时期筛查过程中,采集随访数据过程中出现的缺失问题导致的数据不平衡现象的改善进行了研究,主要研究工作如下:1研究和分析了用于随访知识辅助肺结节分类的蒸馏方法。利用基于激活张量注意力的知识蒸馏网络中知识迁移的思想,处理长时期肺结节分类任务。在知识蒸馏的网络结构上、注意力提取方法和损失函数部分分别进行了改进,具体激活张量注意力网络在结构上使用双分支网络将强知识提取到弱知识网络中,而多时期蒸馏网络不区分强弱知识,同时按数据时期不同设计为三分支网络结构。在注意力提取方法上,本文重点对图像边缘特征、大小特征以及结节实性特征进行了注意力分析,在损失函数部分,网络则同时提取输出层向量和注意力层向量用于蒸馏损失的训练。最终得到的多时期蒸馏网络相比使用单时期的网络结构提升了分类精度。2研究和分析了数据不平衡问题下使用优化元学习算法改善分类效果的方法。实际过程中,多时期的低剂量CT筛查数据以年为单位存在明显的不平衡现象。这一现象造成了数据在多时期蒸馏网络中的输入部分的数据分布差异较大的问题,从而影响了各分支网络的分类泛化能力。对此,研究利用优化元学习算法中一种利用正则化函数解决数据分布不平衡问题的方法,改进了算法结构并将其应用到多时期蒸馏网络当中,同时在实验部分对比分析表明使用的不同正则方法L2范式对提升泛化能力效果的影响最佳,以及随数据量变化,模型对泛化能力提升的效果按100,200,400,800不平衡数据量下达到10到20个百分比的精度。
论文摘要范文参考模板二：基于深度学习的低剂量CT图像重建方法研究
计算机断层扫描在影像学诊断中占据着举足轻重的地位,然而在检测过程中所引起的辐射剂量暴露也是一个值得我们深思的潜在问题。在医学诊断中,为了降低辐射暴露风险,通常会采用降低管电流或管电压的方式来实现辐射剂量的减少,这种方式可以避免给患者提供过多的X射线辐射,但放射剂量的减少在降低辐射暴露风险的同时,也提高了噪声水平,这使得在重建结果中极易加重条纹伪影的产生,构建的图像也会因噪声和伪影的存在而出现严重退化,从而难以检测患者内部组织机构出现的微小变化,影响图像质量和最终的诊断结果,大大削弱其诊断性能。研究表明,与辐射剂量相关的低剂量CT图像图像重建已然成为医学界非常关注的一个问题,本文就如何权衡CT图像质量与辐射剂量问题展开深入研究,针对低剂量CT图像重建方法主要进行了以下两个方面的研究。（1）鉴于降低辐射剂量可能会导致噪声和伪影增加的事实,消除LDCT图像噪声和伪影的方法越来越受到关注。针对CT重建结果中易产生噪声残留、结构过度平滑或噪声导致的假损伤等问题,本文提出一种基于生成对抗网络的低剂量CT图像重建方法。由于U-Net在医学成像中的广泛应用,本文以改进U-Net作为生成器网络第一阶段,采用生成对抗网络对正弦图进行降噪,能够减弱由于剂量减少造成的图像伪影,该过程利用残差U-net网络实现了从具有强噪声伪的CT投影数据到高密度信噪比的投影图像的映射,利用残差网络,可以在避免加深网络层数时引起的梯度分散问题。将带有噪声伪影的原始CT投影图像直接作为网络的输入,在LDCT投影数据噪声较大的情况下,FBP重建的LDCT图像会受到条纹伪影和噪声的影响,因此在生成器第二阶段利用多尺度提取块增强纹理细节的恢复,GAN侧重于从统计上将数据噪声分布从强迁移到弱,因此使用VGG网络提高高视觉敏感度,通过与原始图像已建立特征空间中的感知特性进行比较来抑制噪声。本文在Mayo数据集上进行了验证,实验表明,该方法比直接基于后处理重建图像有更好的视觉效果。（2）由于图像重建具有不适定性,根据低剂量CT数据进行高质量图像重建,进而提高诊断性能是一个具有挑战性的问题。为了更好地适应影像诊断中图像类数据颇多,本文设计一种双路径多特征子网络进行低剂量CT图像后处理重建。该方法基于两个并行的子网络进行特征提取,从两个子网络中提取的特征能够得到不同大小的接受域,再使用concat将这两条路径上捕获的特征聚合在一起,不仅能够更充分地恢复组织结构,还可以提高网络的鲁棒性以及泛化能力,空洞卷积的使用能够利用图像域上下文信息提高感知野,亚像素卷积的使用更有利于缓解像素损失,在单路径中聚集多尺度特征,能够为图像重建提供更为丰富的信息,从而提供图像质量。实验结果表明,本文提出的方法收敛速度较快,可以简化训练难度。同时,随着网络的不断深化,能够表达更多的图像细节,相比传统方法,该方法在恢复医学图像纹理细节方面性能得到了提升。
论文摘要范文参考模板三：基于生成对抗网络的海马体分割方法研究
近年来,随着医疗技术的提升以及经济的快速发展,全世界人口老龄化越来越严重,阿尔茨海默症、重度抑郁症等精神系统疾病的发病率也是逐年攀升。而海马体的形态体积与阿尔茨海默症的病因有着密不可分的联系。海马体影响人类的记忆认知等功能,一旦出现问题会给人们的日常生活带来很大的影响。而确诊阿尔茨海默症的第一步就是从磁共振图像中分割出海马体的形态,然后才能进行下一步的分析确诊。目前海马体分割的金标准,仍然是由有经验的专业人员借助专门的医学图像处理工具对每层切片的海马体轮廓进行勾勒。该过程耗时乏味且重复度较低,手动去分割一对海马体需要逐层划分感兴趣的组织结构,大约需两到三小时,主观性强,往往存在一定程度的误差。因此为了克服手工分割方法的不足之处,实现海马体的自动分割,对于诸如阿尔茨海默症等神经性疾病的诊断具有重要的现实意义。生成对抗网络于2014年提出,起初生成对抗网络只应用在自然图像中,由于其强大的性能和灵活的框架,近几年也逐渐应用在医学图像领域,包括图像的分割、重建、去噪等,因此本文基于生成对抗网络的方法来对海马体进行分割研究,主要研究内容有以下两点:（1）提出了融合残差块注意力机制和生成对抗网络的海马体分割方法。在生成对抗网络模型的基础上,提出不同的卷积配置,以捕获由分割网络提取的全局特征。提出以Pixel2Pixel为基本架构的生成对抗网络模型,生成模型结合残差网络以及注意力机制的编解码结构以捕获更多细节信息,判别网络采用卷积神经网络对生成模型的分割结果和专家分割结果进行判别。经过生成模型和对抗模型不断地传递其损失,使生成模型达到分割海马体的最优状态。使用来自ADNI数据集130名健康受试者的T1加权MRI扫描和相关海马标签作为训练和测试数据。实验结果表明,该网络模型可以实现高效地自动分割海马体。（2）提出了融合卷积LSTM和生成对抗网络的海马体分割方法。在生成对抗网络的生成模型中融入卷积长短记忆神经网络,通过卷积操作提取空间特征,可以更好地处理二维切片之间的空间信息,充分利用其三维特征。因为海马体的数据属于三维数据,为了节省计算机资源且使模型收敛速度变快,需要尽可能使模型参数变小,因此使用二维的切片数据进行训练。其次使用空洞卷积代替一般卷积,在参数量不变的情况下进一步提高海马体的分割精确率。对模型进行训练后,通过三维重建结果与原始海马体的数据进行比较。实验结果表明,该模型可以有效利用海马体的数据切片间的三维空间信息,实现海马体的精确分割。
论文摘要范文参考模板四：基于深度学习胰腺CT医学图像在线分割系统
近年来,计算机辅助治疗成为了比较火热的话题。深度学习方法用于医学图像处理成为了新的研究热点,推进了医学影像分析领域的发展。许多应用于图像处理的传统方法已经被深度学习分割网络所取代,其最主要的原因是使用深度学习用于医学图像分割通常会产生较高的精度。本文阐述现有用于医学图像的分割技术,包括传统方法以及深度学习方法,并针对现有方法的不足提出改进方法并将改进后的算法模型部署至移动客户端完成胰腺自动分割系统的搭建。不同的患者胰腺形状差异较大且边界模糊,故可靠的胰腺自动分割是一项重要而艰巨的任务。并且,目前国内各大医院没有专门用来辅助医生进行胰腺CT图像分割的系统。针对上述情况,本文研究工作如下:（1）提出了一个两阶段的级联网络用于具有挑战性的胰腺分割。首先,通过第一级网络对原始CT图像进行粗分割,然后,将粗分割的结果裁剪后送入第二级网络进一步训练得到精细分割结果。经过裁剪的CT图像,去除了不相干的背景干扰,缩小了第二级网络的输入尺寸,从而能够很好的提高分割精度。（2）级联网络中加入显著性转换函数以及注意力机制。两阶段级联网络在具体分割时,粗分割和细分割阶段相互独立,参数并没有共享,将显著性转换函数加入至两阶段之间使得粗分割至细分割的过程得到迭代并更新显著性转换模块参数共同参与训练。在网络特征提取过程中难免会产生空间信息以及通道信息的丢失,注意力机制的加入,能够更好的关注与感兴趣区域得到较高的精度。（3）设计并实现了一款可自动分割医学图像的手机APP。该系统采用上述改进过的神经网络所训练的模型部署。将手机中存储的腹部CT图像选中,经过训练完成带参数的网络模型后,将分割结果显示。后期设计,如果用户觉得图像分割效果并不理想,可将自己手动分割的CT图像上传至云端,点击重新训练,服务端收到指令后,将新加入的图片和标签加入到现有数据集中重新训练,达到不断迭代更新的效果。
论文摘要范文参考模板五：基于卷积神经网络的阿尔茨海默病MRI影像辅助诊断研究
阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease,AD）的早期诊断与治疗对于缓解社会压力、维护老年人的身心健康具有重要的实际意义。医学影像成像技术特别是磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）技术的发展与进步,使得利用基于算法的计算机辅助诊断技术能够提高影像科医师的工作效率和诊断准确性。作为AD的早期阶段,轻度认知障碍（Mild Cognitive Impairment,MCI）在诊断时存在大脑萎缩区域不确定、萎缩程度不明显等问题,导致诊断准确率偏低。为充分利用MRI影像的有效信息,很多研究都手动提取特征和划分感兴趣区域（Region of Interest,ROI）,这些具有人为主观性的方法需要很高的先验理论知识并且耗时费力,还会因人工筛选带来误差。针对上述问题,本文采用将卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和注意力机制相结合的方法,自动提取出病灶区域重要的特征信息,对病变时期和病变程度进行识别与分类,从而有效地辅助医师对病症作出准确诊断。首先分析注意力机制,这种选择性关注的机制与医师在观察和识别MRI影像时,有针对性地将注意力集中在目标的病灶部位而忽略背景信息这一特点相一致,是图像分类与识别领域常见的特征强化策略。然后深入研究功能不同的注意力模块,分析其作用原理和实现方式,文中使用融合了空间注意力模块和通道注意力模块的CBAM（Convolutional Block Attention Module）,构建两种基于注意力机制的卷积神经网络,通过对不同维度提取出的特征信息进行计算生成注意力权重来调整提取特征的比重,忽略次要因素,准确提取出表征能力更强的病灶特征。在此基础上,为使网络获取更为丰富的注意力特征,讨论使用三层残差学习模块和CBAM结合,形成残差注意力模块,进一步加深网络的同时又可避免梯度消失、参数过多等问题,使得改进后的网络能够关注和学习阿尔茨海默病MRI影像中更具有判别性的病灶特征。本文使用阿尔茨海默病神经影像学倡议（Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative,ADNI）数据库中的MRI数据对算法进行仿真实验,实验前有针对性地对MRI数据进行了预处理,实验结果和与其它方法的对比表明,本研究在AD和MCI的辅助诊断中取得了良好的分类效果,也为其它脑疾病的诊断提供了新思路。
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