基于FPGA加速的细胞神经网络在医学图像分割中的应用



基于FPGA加速的细胞神经网络在医学图像分割中的应用

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基于FPGA加速的细胞神经网络在医学图像分割中的应用

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
ABSTRACT	第6-10页
1. 绪论	第10-17页
1.1. 课题背景及意义	第10-12页
1.2. 国内外研究现状	第12-14页
1.3. 研究目标与内容	第14-15页
1.4. 本文组织结构	第15-17页
2. 细胞神经网络模型分析	第17-30页
2.1. 细胞神经网络算法概述	第17-24页
2.1.1. 网络基本结构	第17-20页
2.1.2. 网络训练与量化过程	第20-24页
2.2. 细胞神经网络算法并行实现可行性分析	第24-30页
2.2.1. 不同输入通道并行性分析	第24-26页
2.2.2. 相同输入通道不同卷积窗口并行性分析	第26-28页
2.2.3. 相同卷积窗口并行性分析	第28-29页
2.2.4. 本章小结	第29-30页
3. 计算机辅助诊断系统理论基础	第30-36页
3.1. 图像预处理	第30-31页
3.2. 图像分割	第31-34页
3.2.1. 基于传统视觉算法的图像分割	第31-33页
3.2.2. 基于细胞神经网络的图像分割	第33-34页
3.3. 特征信息提取	第34-35页
3.4. 病灶分类	第35页
3.5. 本章小结	第35-36页
4. 基于FPGA的细胞神经网络硬件加速研究	第36-57页
4.1. 细胞神经网络基本硬件架构	第36-38页
4.2. 系统级加速	第38-44页
4.2.1. 运算单元数据重用	第38-42页
4.2.2. 并行阵列	第42-44页
4.3. 模块级优化	第44-52页
4.3.1. 数据量化	第44-49页
4.3.2. 内存优化	第49-52页
4.4. 设计空间优化	第52-55页
4.5. 本章小结	第55-57页
5. 基于FPGA的图像分割方法加速实现	第57-69页
5.1. 实验平台与实验环境	第57-59页
5.2. FPGA加速结果对比与分析	第59-63页
5.3. 非线性量化细胞神经网络图像分割结果	第63-68页
5.4. 本章小结	第68-69页
6. 结论与展望	第69-71页
参考文献	第71-76页
在学期间取得的科研成果	第76页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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