基于CT影像的早期肺癌計算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報告

基于CT影像的早期肺癌計算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究的開題報告一、研究背景和意義肺癌是目前全球最為常見的惡性腫瘤之一，近年來其發(fā)病率和死亡率不斷上升。早期肺癌是病變局限性較好的一種肺癌，如果能夠早期發(fā)現(xiàn)并治療，患者的預(yù)后將會得到很大的改善。因此，早期肺癌的診斷和治療對于肺癌的防治具有至關(guān)重要的意義。目前，肺癌的早期診斷主要依靠影像學(xué)檢查，而計算機(jī)輔助診斷技術(shù)（Computer-aideddiagnosis，CAD）則是影像學(xué)檢查中一種常用的輔助技術(shù)。CAD技術(shù)可以通過對影像學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理和分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷，提高診斷準(zhǔn)確度和效率。在肺癌CAD技術(shù)中，早期肺癌的識別和定位是一個重要的問題。目前，許多肺癌CAD系統(tǒng)主要采用了基于CT影像的方法進(jìn)行早期肺癌識別和定位。然而，基于CT影像的早期肺癌診斷依舊存在很大的挑戰(zhàn)和難點(diǎn)，如影像分辨率不夠高、肺部結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問題。因此，為了提高基于CT影像的早期肺癌診斷準(zhǔn)確度，需要開展相關(guān)研究，探索關(guān)鍵技術(shù)，提出有效解決方案。二、研究內(nèi)容和方法本研究基于CT影像的早期肺癌計算機(jī)輔助診斷關(guān)鍵技術(shù)研究，旨在探索和實現(xiàn)早期肺癌的自動化識別和定位。具體研究內(nèi)容如下：1.基于深度學(xué)習(xí)的肺部結(jié)節(jié)檢測方法研究。應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建肺部結(jié)節(jié)檢測模型，實現(xiàn)自動化的肺部結(jié)節(jié)檢測。2.基于紋理特征的早期肺癌識別方法研究。利用肺部影像的紋理特征，建立早期肺癌識別模型，實現(xiàn)對早期肺癌的自動化識別。3.基于模式識別的早期肺癌定位方法研究。利用模式識別技術(shù)，建立早期肺癌定位模型，實現(xiàn)對早期肺癌的自動化定位。本研究將采用實驗和理論相結(jié)合的方法進(jìn)行，其中主要實驗環(huán)節(jié)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、算法實現(xiàn)和實驗評估三個部分。具體實驗方法和評估指標(biāo)將在研究實施過程中進(jìn)一步確定。三、研究預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.建立基于深度學(xué)習(xí)的肺部結(jié)節(jié)檢測模型，實現(xiàn)對肺部結(jié)節(jié)的自動化檢測。2.建立基于紋理特征的早期肺癌識別模型，實現(xiàn)對早期肺癌的自動化識別。3.建立基于模式識別的早期肺癌定位模型，實現(xiàn)對早期肺癌的自動化定位。4.實現(xiàn)基于CT影像的早期肺癌計算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)，提高早期肺癌診斷的準(zhǔn)確率和效率。四、研究進(jìn)度計劃本研究計劃分為以下幾個階段：1.研究前期調(diào)研（1個月）對基于CT影像的早期肺癌診斷技術(shù)進(jìn)行深入調(diào)研，了解國內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)展和成果，明確本研究的研究內(nèi)容和方法。2.算法實現(xiàn)及系統(tǒng)設(shè)計（6個月）根據(jù)研究內(nèi)容和方法，對所需算法進(jìn)行實現(xiàn)，并設(shè)計早期肺癌CAD系統(tǒng)。3.實驗與數(shù)據(jù)處理（3個月）對所需數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)行實驗驗證，驗證算法及系統(tǒng)的可行性和有效性。4.論文撰寫（2個月）對本研究成果進(jìn)行總結(jié)和論文撰寫。五、參考文獻(xiàn)1.翟瓊，基于CT影像的早期肺癌計算機(jī)輔助診斷綜述[J].山東醫(yī)藥世界，2020,20(07):37-39.2.陳成勇,基于形態(tài)學(xué)和灰度共生矩陣的肺部結(jié)節(jié)檢測方法研究[D].福州大學(xué),2019.3.楊志，M帶生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在早期肺癌識別中的應(yīng)用[J].安徽醫(yī)藥,2019,23(03):236-239.4.XuZ,ZhuangX,TaiYC,etal.AutomaticdetectionofpulmonarynodulesinCTimages:Asurvey[J].PatternRecognition,2020,96:106979.5.LinY,LiJ,MokV,etal.DeepLearningforEarlyLungCancerDetect