深度学习在光学显微成像中的应用任务书

 2020-02-20 08:02

1. 毕业设计(论文)主要内容:

1.理解深度学习基本概念;
2.了解几种基本的神经网络结构;
3.针对显微成像领域的应用设计搭建和训练神经网络,并通过实验最终获得理想的网络输出。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅不少于15篇的相关资料,其中英文文献不少于3篇,完成开题报告;

2.完成不少于5000汉字的与选题相关的外文文献翻译;

3.完成毕业设计计算说明书一份(字数不少于12000汉字);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-2周,收集查阅与设计题目相关的资料,选定需要翻译的外文资料;
第3-4周,完成开题报告,进行外文资料的翻译;
第5-7周,根据要求,毕业论文相关内容的总体方案设计;
第8-10周,针对深度学习在显微成像领域的应用设计一个神经网络;
第11-14周,通过实验实现图像的优化;
第15周,撰写毕业设计说明书,准备答辩。

4. 主要参考文献


1.Y.Rivenson,Z.Gouml;rouml;cs,H.Günaydin,Y.Zhang,H.Wang,andA.Ozcan, “Deep learning microscopy,” Optica4(11), 1437–1443(2017).
2.T. Nguyen, Y. Xue, Y. Li, L. Tian, and G. Nehmetallah, “Deep learning approach for Fourier ptychography microscopy,” Opt. Express 26(20), 26470–26484 (2018).
3.Y.Li,Y.Xue,andL.Tian, “Deep speckle correlation: a deep learning approach towards scalable imaging through scattering media,” https://arxiv.org/abs/1806.04139.
4.Y.LeCun,Y.Bengio,andG.Hinton, “Deeplearning,” Nature521(7553),436–444(2015).

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