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2025-01-18 发布于广东
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基于Transformer和卷积神经网络双并行分支编码器神经网络的冠状动脉分割

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2相关工作回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

理论基础与技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1深度学习与图像处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2Transformer模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3卷积神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.4双并行分支编码器网络架构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

数据集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1数据收集与整理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.2数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

模型设计与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2损失函数与优化算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3训练过程与超参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3.1学习率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.3.2批大小．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3.3迭代次数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4验证与测试集评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.4.1性能指标定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.4.2验证集结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.4.3测试集结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.2对比实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

5.3.1分割效果对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

5.3.2性能指标分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.4结果讨论与优化建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.2未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

1.内容简述

本论文提出了一种基于Transformer和卷积神经网络（CNN）双并行分支编码器神经网络的冠状动脉分割方法。该方法旨在利用两种先进的深度学习架构——Transformer和CNN——的优势，以提高冠状动脉分割的准确性和效率。

首先，Transfo

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