基于IVUS圖像的目標(biāo)區(qū)域檢測的開題報告

基于IVUS圖像的目標(biāo)區(qū)域檢測的開題報告一、研究背景及意義隨著近年來科技的進步和人口老齡化現(xiàn)象的加劇，冠心病等心血管疾病的發(fā)病率急速增長。內(nèi)鏡超聲（IVUS）作為一種無創(chuàng)的檢查手段，廣泛應(yīng)用于心血管疾病的診斷和治療。IVUS是通過將超聲探頭引入血管內(nèi)部，獲取血管壁附著的血漿及血管內(nèi)腔的圖像，從而對血管內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行高分辨率的檢測和分析。研究IVUS圖像的目標(biāo)區(qū)域檢測，對于冠心病等心血管疾病的診斷和治療具有重要意義。目前，IVUS圖像的目標(biāo)區(qū)域檢測主要通過手動的方式進行，其受人工操作的主觀性和誤差的影響較大，同時操作時間長，效率低。因此，開發(fā)一種高效準(zhǔn)確的IVUS圖像的目標(biāo)區(qū)域檢測方法具有重要的現(xiàn)實意義。二、研究內(nèi)容本文將針對IVUS圖像的目標(biāo)區(qū)域檢測進行研究，在此基礎(chǔ)上提出一種基于深度學(xué)習(xí)的自動化目標(biāo)區(qū)域檢測方法。具體內(nèi)容如下：1.IVUS圖像處理：對IVUS圖像進行預(yù)處理，包括去除噪聲、增強對比度等。2.特征提取：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取IVUS圖像的特征，獲得高層次、抽象的特征表示。3.目標(biāo)區(qū)域檢測：將特征圖像輸入到目標(biāo)檢測器中，預(yù)測出IVUS圖像中的目標(biāo)位置和類別。4.實驗評價：在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗，比較不同方法的性能和效果。三、研究方法本文采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法，具體包括以下步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：采用去噪聲、增強對比度等圖像處理算法，將IVUS圖像轉(zhuǎn)換為模型所需要的輸入格式。2.特征提取：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對IVUS圖像進行特征提取。本文將采用已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的模型對IVUS圖像進行特征提取。3.目標(biāo)檢測器設(shè)計：本文將采用基于FasterR-CNN的目標(biāo)檢測器，對IVUS圖像進行目標(biāo)檢測。FasterR-CNN是目前常用的目標(biāo)檢測器之一，具有高精度和實時性的優(yōu)點。4.實驗評價：在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗，比較不同方法的性能和效果，包括檢測精度、召回率、準(zhǔn)確率等指標(biāo)。四、研究計劃本研究計劃用時一年，具體工作及時間安排如下：第一階段（1個月）：學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)理論，掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測器等相關(guān)知識。第二階段（3個月）：收集IVUS圖像數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，獲取高質(zhì)量的IVUS圖像數(shù)據(jù)集。第三階段（4個月）：采用已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的模型，對IVUS圖像進行特征提取，并使用FasterR-CNN方法進行目標(biāo)檢測。第四階段（2個月）：在公開數(shù)據(jù)集上進行實驗，比較不同方法的性能和效果，并分析方法的優(yōu)缺點。第五階段（2個月）：撰寫畢業(yè)論文，總結(jié)研究結(jié)果，提出未來工作的展望。五、參考文獻[1]XuC,XuL,ChenY,etal.Improvingcoronaryarterycalciumscoringwithplaquelocationandmorphology:Asegmentationbasedapproach[C]//InternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention.Springer,Cham,2019:584-591.[2]UchidaS,FukamiK,HashimotoM,etal.Adetectionmethodoffalselumenboundaryinarcheologicalimagesbasedondeeplearning[C]//2019InternationalConferenceonControl,AutomationandDiagnosis(ICCAD).IEEE,2019:129-134.[3]馮文成,范航,劉擎,等.基于深度學(xué)習(xí)的IVUS圖像分割算法研究[J].生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志,2020,37(5):656-659.[4]汪玉峰,石磊,史利成,等.IVUS圖像分割方法研究[J].自動化技術(shù)與應(yīng)用,