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论文提纲格式
论文提纲范文样本一：基于不同算法对CTA图像中颈动脉狭窄诊断及斑块钙化成分识别的研究
摘要
abstract
中英文缩略图表
第一章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 基于像素特征的分割方法
1.2.2 基于边缘的分割方法
1.3 既往研究的主要问题及本研究的出发点
1.4 研究的创新点
第二章 基于随机游走算法半自动诊断CTA图像中颈动脉狭窄度
2.1 随机游走算法
2.2 研究材料
2.2.1 临床资料
2.2.2 研究对象纳入标准
2.2.3 研究对象排除标准
2.2.4 影像学检查和图像获取
2.2.5 CTA和 DSA图像分析
2.3 研究方法
2.4 统计学处理
2.5 实验结果
2.5.1 血管分割结果
2.5.2 随机游走算法与DSA诊断结果的一致性
2.5.3 随机游走算法与传统CTA诊断结果的比较
2.5.4 随机游走算法与其他半自动方法诊断效能的比较
第三章 基于U-net算法自动识别 CTA 图像中颈动脉斑块钙化
3.1 U-net神经网络
3.2 颈动脉粥样硬化斑块的组织病理学特征
3.3 研究材料
3.3.1 临床资料
3.3.2 研究对象纳入标准
3.3.3 研究对象排除标准
3.3.4 CTA检查
3.3.5 建立头颈CTA图像数据集
3.3.6 头颈CTA数据集图像分析
3.4 研究方法
3.4.1 U-net 算法分割颈动脉斑块流程
3.4.2 U-net算法分割颈动脉斑块具体实验步骤
3.5 算法分割性能评价指标和统计学方法
3.6 实验结果
3.6.1 颈动脉斑块钙化分割结果
3.6.2 颈动脉斑块钙化最大厚度、面积分割结果
第四章 讨论
4.1 CTA对颈动脉狭窄的诊断价值
4.2 精确诊断颈动脉狭窄度的意义
4.3 应用随机游走算法诊断颈动脉狭窄度的意义
4.4 应用U-net神经网络识别并量化斑块钙化的意义
第五章 结论
参考文献
图像分割算法在识别动脉粥样硬化性疾病方面的应用:综述
参考文献
致谢
论文提纲范文样本二：无人飞机水稻和油菜制种田作业视觉辅助导航方法研究
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题来源与背景
1.1.1 课题来源
1.1.2 课题研究的背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 主要研究方法与技术路线
1.4.1 主要研究方法
1.4.2 技术路线
1.5 本章小结
第二章 水稻与油菜目标作物行中心线提取方法研究
2.1 低空图像采集与方法
2.1.1 算法概述
2.1.2 低空植保无人飞机水稻与油菜父母本图像采集与特征分析
2.2 基于卷积神经网络算法的水稻与油菜目标作物行检测识别方法
2.2.1 卷积神经网络结构的基本介绍
2.2.2 卷积神经网络数据集构建和识别模型构建
2.2.3 试验和结果分析
2.3 水稻与油菜目标作物行特征区域与特征点提取方法
2.3.1 水稻与油菜目标作物行特征区域提取方法
2.3.2 水稻与油菜目标作物行特征点提取方法
2.4 水稻与油菜目标作物行中心线拟合方法
2.4.1 水稻与油菜目标作物行中心线拟合方法
2.4.2 试验与结果分析
2.5 本章小结
第三章 农田低空作物行中心线位置坐标信息植入方法研究
3.1 农田低空图像畸变矫正方法
3.1.1 相机坐标系
3.1.2 相机畸变矫正方法
3.1.3 图像透视变换方法
3.2 GPS位置坐标植入方法
3.2.1 基于绝对位置与相对位置信息的GPS坐标植入方法
3.2.2 试验验证与结果分析
3.3 本章小结
第四章 植保无人飞机随行作业轨迹引导方法研究
4.1 多旋翼植保无人飞机的原理
4.1.1 多旋翼植保无人飞机的飞行原理
4.1.2 多旋翼植保无人飞机的姿态解算原理
4.2 航线引导方法研究
4.2.1 基于中点法的航线引导方法
4.2.2 方法仿真
4.3 本章小结
第五章 实验验证与结果分析
5.1 实验平台搭建
5.2 水稻与油菜目标作物行中心线提取方法验证实验
5.3 植保无人飞机随行作业轨迹引导方法验证实验
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
6.2 创新点
6.3 展望
参考文献
致谢
学位论文提纲
论文提纲范文样本三：基于BP神经网络模型的水稻生态系统植硅体碳储量及空间分布预测
致谢
摘要
Abstract
1 文献综述
1.1 植硅体和植硅体碳的研究
1.1.1 植硅体的形成、含量及其特性
1.1.2 植硅体碳的形成及其性质
1.1.3 影响植硅体含量及稳定性的因素
1.2 植硅体碳储量研究
1.2.1 植物的植硅体碳储量研究
1.2.2 土壤的植硅体碳储量研究
1.2.3 水稻生态系统的植硅体碳储量研究
1.3 神经网络模型及地统计学在农业中的应用
1.3.1 神经网络模型研究
1.3.2 地统计学研究
1.3.3 神经网络结合地统计学方法
1.4 研究问题的提出
2 研究内容和技术路线
2.1 研究背景
2.2 研究目的和意义
2.3 研究内容
2.4 技术路线
3 中国水稻秸秆植硅体和植硅体碳含量及其空间分布预测
3.1 引言
3.2 材料与方法
3.2.1 研究区域
3.2.2 样品采集及其处理
3.2.3 测定方法
3.2.4 主要仪器
3.2.5 数据计算
3.2.6 BP神经网络模型
3.2.7 模型精度评价
3.3 数据获取与统计分析
3.3.1 水稻收获面积以及产量数据
3.3.2 测土配方施肥数据集
3.3.3 数据处理与统计分析
3.4 结果与分析
3.4.1 水稻秸秆植硅体相关指标以及水稻土壤理化性质的统计分析
3.4.2 土壤理化性质与水稻秸秆植硅体相关指标的相关性分析
3.4.3 BP神经网络模型的建立与评价
3.4.4 中国水稻秸秆植硅体和干物质植硅体碳含量的空间分布预测
3.5 讨论
3.5.1 影响水稻秸秆植硅体和植硅体碳含量的因素
3.5.2 水稻秸秆植硅体和干物质植硅体碳含量及其空间分析
3.6 小结
4 中国水稻土壤植硅体和植硅体碳含量及其空间分布预测
4.1 引言
4.2 材料与方法
4.2.1 测定方法
4.3 结果与分析
4.3.1 水稻土壤植硅体相关指标的统计分析
4.3.2 土壤理化性质与水稻土壤植硅体相关指标的相关性分析
4.3.3 BP神经网络模型的建立与评价
4.3.4 中国水稻土壤植硅体和植硅体碳含量的空间分布预测
4.4 讨论
4.4.1 影响水稻土壤植硅体和植硅体碳含量的因素
4.4.2 水稻土壤植硅体和植硅体碳含量及其空间分析
4.5 小结
5 中国水稻生态系统植硅体碳储量及其空间分布预测
5.1 引言
5.2 材料与方法
5.2.1 数据计算
5.3 结果与分析
5.3.1 水稻秸秆植硅体碳储量及空间分布预测
5.3.2 水稻土壤植硅体碳储量及空间分布预测
5.3.3 水稻生态系统植硅体碳储量空间分布预测
5.4 讨论
5.4.1 水稻秸秆植硅体碳储量及其影响因素
5.4.2 水稻土壤植硅体碳储量及其影响因素
5.4.3 水稻生态系统植硅体碳储量及其不确定性分析
5.5 小结
6 结论与展望
6.1 研究结论
6.2 研究创新点
6.3 研究展望
参考文献
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