摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 深度学习相关研究及应用现状
1.3 本文主要内容
第二章 深度学习概述
2.1 深度学习的基本概念
2.2 自动编码器
2.3 稀疏编码
2.3 卷积神经网络
第三章 乳腺钙化病变的X线摄影诊断及病理对照
3.1 研究对象
3.2 研究方法
3.3 结果
3.4 讨论
3.5 小结
第四章 基于深度卷积特征的乳腺钙化良恶性鉴别及BI-RADS分类初步研究
4.1 研究对象
4.2 研究方法
4.3 结果
4.4 讨论
4.5 小结
全文总结
研究不足与展望
参考文献
综述 乳腺钙化病变计算机辅助诊断的未来之路
中英文缩写词简表
硕士研究生期间发表论文情况
致谢
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