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2025-03-11 发布于广东
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基于小波集成长短期记忆网络的盆腔骨骼不完全性骨折分割研究.docx

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基于小波集成长短期记忆网络的盆腔骨骼不完全性骨折分割研究

基于小波集成长短期记忆网络的盆腔骨骼不完全性骨折分割研究（1）

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

相关技术与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1小波集成长短期记忆网络介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2小波变换原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3长短期记忆网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.4盆腔骨骼不完全性骨折分割技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

数据准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.3数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

W-LSTM模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1模型结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2模型参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2模型性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.4结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

模型验证与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.1模型验证方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.2与其他方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.3存在的问题与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

基于小波集成长短期记忆网络的盆腔骨骼不完全性骨折分割研究（2）

内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

小波集成长短期记忆网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1小波变换原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

2.2长短期记忆网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.3W-C-LSTM模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

盆腔骨骼不完全性骨折图像预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.1图像去噪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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