医疗行业 医疗影像 辅助诊断方案.doc

医疗行业医疗影像辅助诊断方案

TOC\o1-2\h\u19400第1章医疗影像辅助诊断概述 3

259961.1医疗影像技术的发展历程 3

324551.2在医疗影像诊断中的应用 3

321151.3医疗影像辅助诊断的优势与挑战 3

26762第2章医疗影像数据预处理 4

244152.1影像数据的获取与存储 4

190092.1.1影像数据获取 4

297982.1.2影像数据存储 4

273332.2影像数据的预处理方法 4

188642.2.1归一化 4

178012.2.2噪声抑制 4

113012.2.3对比度增强 5

158822.2.4分割与标注 5

313902.3影像数据增强技术 5

255482.3.1旋转与翻转 5

108662.3.2缩放与裁剪 5

294752.3.3灰度变换 5

65492.3.4合成与 5

24921第3章医疗影像特征提取 5

252663.1传统特征提取方法 5

304473.1.1基于纹理的特征提取 5

191533.1.2基于形状的特征提取 6

207523.1.3基于强度的特征提取 6

239573.2深度学习特征提取方法 6

111173.2.1卷积神经网络（CNN） 6

133413.2.2递归神经网络（RNN） 6

77023.2.3自编码器（AE） 6

10173.3特征选择与优化 6

59103.3.1特征选择方法 6

160973.3.2特征优化方法 7

219663.3.3特征融合 7

4364第4章医疗影像诊断模型 7

77924.1机器学习模型 7

151954.1.1支持向量机（SVM） 7

199734.1.2随机森林（RF） 7

285934.1.3梯度提升决策树（GBDT） 7

317124.2深度学习模型 7

187334.2.1卷积神经网络（CNN） 7

315974.2.2循环神经网络（RNN） 8

18304.2.3对抗网络（GAN） 8

270714.3模型训练与优化策略 8

105204.3.1数据预处理 8

31494.3.2网络结构设计 8

150754.3.3损失函数选择 8

129774.3.4优化算法 8

235594.3.5超参数调优 8

70304.3.6模型评估 8

8645第5章医疗影像辅助诊断系统架构 8

72185.1系统总体设计 9

131355.2影像数据管理模块 9

39615.2.1影像数据采集与存储 9

144435.2.2影像数据预处理 9

244345.3诊断模型部署与优化 9

138775.3.1诊断模型选择 9

312555.3.2模型训练与验证 9

48335.3.3模型部署与优化 10

9315第6章医疗影像辅助诊断应用案例 10

1776.1肺癌早期筛查 10

30656.1.1案例一：基于CT影像的肺结节检测 10

208596.1.2案例二：基于的肺癌风险评估 10

130726.2脑卒中诊断与风险评估 10

326256.2.1案例一：基于MRI影像的脑卒中诊断 10

288346.2.2案例二：基于的脑卒中风险评估 11

238126.3乳腺癌诊断与预后评估 11

202726.3.1案例一：基于乳腺超声影像的乳腺癌诊断 11

115536.3.2案例二：基于的乳腺癌预后评估 11

9889第7章医疗影像辅助诊断功能评估 11

118007.1评价指标与方法 11

291797.2数据集与实验设计 12

135467.3诊断功能分析 12

10251第8章医疗影像辅助诊断的伦理与法规 12

91678.1数据隐私与保护 12

220768.2诊断结果的责任归属 13

77368.3医疗影像辅助诊断的法规与政策 13

30504第9章医疗影像辅助诊断的未来发展 13

116769.1技术发展趋势 13

27289.2跨学科融合与创新 14

260499.3医疗影像辅助诊断的市场前景 14

25453第10章总结与展望 14

1957210.1医