基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法研究與應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告

基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法研究與應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景及意義醫(yī)學(xué)圖像反分割是醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域中的一個(gè)重要問(wèn)題，其目的是將給定的醫(yī)學(xué)圖像分割為背景和前景兩部分，并同時(shí)從前景中恢復(fù)出原始的圖像。然而在醫(yī)學(xué)圖像分割過(guò)程中，由于圖像噪聲、病灶大小和形狀多樣性等因素的影響，傳統(tǒng)的分割方法往往難以獲得良好的分割效果。最近，基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法逐漸成為研究的熱點(diǎn)，其主要思想是利用先前獲得的三維體繪制數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)信息，將醫(yī)學(xué)圖像分割問(wèn)題轉(zhuǎn)化為在三維空間中的分割。該方法通過(guò)引入額外的背景信息，增強(qiáng)了噪聲和病灶影響下的醫(yī)學(xué)圖像分割效果，并在醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)分析、實(shí)時(shí)導(dǎo)航和病灶定位分析等方面具有廣泛的應(yīng)用前景。因此，本研究旨在探究基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其在醫(yī)學(xué)圖像分割和病灶定位分析中的應(yīng)用效果，為醫(yī)學(xué)圖像自動(dòng)分析和病理分析提供有力的技術(shù)支持。二、研究?jī)?nèi)容1.研究基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法的原理及算法流程;2.構(gòu)建醫(yī)學(xué)圖像反分割實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，收集醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，并設(shè)計(jì)醫(yī)學(xué)圖像分割實(shí)驗(yàn)方案;3.嘗試在多種傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法基礎(chǔ)上，引入體繪制信息進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像反分割，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同方法的分割效果;4.基于所述方法探究醫(yī)學(xué)圖像的自動(dòng)分析、導(dǎo)航和病理分析等應(yīng)用場(chǎng)景;5.通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提方法在實(shí)際醫(yī)學(xué)圖像分割和病灶定位中的應(yīng)用效果。三、研究計(jì)劃1.研究基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法（2周）;2.收集醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，構(gòu)建醫(yī)學(xué)圖像反分割實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，設(shè)計(jì)醫(yī)學(xué)圖像分割實(shí)驗(yàn)方案（4周）;3.實(shí)現(xiàn)并驗(yàn)證基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法，并對(duì)比不同方法的分割效果（8周）;4.設(shè)立針對(duì)實(shí)際醫(yī)學(xué)圖像的自動(dòng)分析、導(dǎo)航和病理分析等應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)驗(yàn)，測(cè)試所提方法在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用效果（4周）;5.撰寫(xiě)論文并進(jìn)行論文答辯（2周）。四、研究成果1.構(gòu)建基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法實(shí)驗(yàn)平臺(tái);2.提出基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法，并與其他傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)；3.驗(yàn)證所提方法在實(shí)際醫(yī)學(xué)圖像分割和病灶定位中的應(yīng)用效果；4.編寫(xiě)論文并答辯。五、研究難點(diǎn)1.如何利用三維體繪制信息提升醫(yī)學(xué)圖像反分割效果;2.如何應(yīng)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像集的多樣化;3.如何針對(duì)不同的場(chǎng)景調(diào)整所提方法的參數(shù)。六、研究范圍本研究主要進(jìn)行基于體繪制的醫(yī)學(xué)圖像反分割方法的研究與應(yīng)用，旨在探討利用方案中提取的三維體繪制信息進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像反分割的方法，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本研究所涉及的病理場(chǎng)景主要以醫(yī)用影像為主，不包括其他領(lǐng)域的圖像分割。七、參考文獻(xiàn)1.LiC,XuC,GuiC,etal.Distanceregularizedlevelsetevolutionanditsapplicationtoimagesegmentation[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2010,19(12):3243-54.2.WangW,HsuCH,Syeda-MahmoodT.Superpixel-basedsegmentationfor3Dmedicalimageswithincompletelabeling[J].MedicalImageAnalysis,2016,27:31-44.3.SchmelzerM,HeilandS,Sch?lkopfB,etal.Identificationoftumorinvasionandperitumoraledemausingconvolutionalneuralnetworksi