引言
资料和方法
1一般资料
2 纳入标准
3 排除标准
4磁共振图像的扫描过程和导出
5数据集建立和对阳性CRM图像的标记
6 卷积网络目标检测方法步骤
6.1 Faster R-CNN深度学习适用性
6.2 Faster R-CNN模型构架
6.3 Faster-RCNN算法的四步交替训练法
6.4区域提议网络（RPN）基本原理应用
6.5开发平台的准备和参数环境设置
6.6 FasterR-CNN的训练细节
6.7 Faster R-CNN模型的测试
7 统计分析
结果
1训练组和测试组患者一般特征和肿瘤特征对比
2 Faster R-CNN训练效果评价
3 Faster R-CNN对直肠癌环周切缘阳性诊断的验证
4 测试图像的验证结果
讨论
1 高分辨MRI对直肠CRM评估的必要性
2 直肠CRM评估的意义
3 Faster R-CNN基于高分辨MRI对直肠癌环周切缘阳性识别的可行性
4 研究不足之处
结论
参考文献
综述:深度神经网络在结直肠外科的应用及前景思考
综述参考文献
攻读学位期间的研究成果
缩略词表
致谢
声明
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