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融合SURF和全局特征的医学图像分类研究的开题报告
一、选题背景和研究意义
医学图像分类是一项重要的医学图像分析任务，旨在帮助医生快速准确地诊断疾病。目前，传统的医学图像分类方法主要使用手工设计的特征（如SIFT、SURF等）来表示图像，并通过机器学习算法来分类。然而，这些方法的性能受到特征的局限性和数据的多样性的影响，因此难以在复杂的医学图像分类任务中实现高精度和高效率。
近年来，深度学习技术的发展带来了新的解决方案，通过使用卷积神经网络（CNN）构建全局特征提取器来捕捉图像的高级特征。然而，在使用深度学习方法时，数据集大小和质量的影响很大，而且需要大量的计算资源和时间。因此，在一些特定场景下，将经典特征与深度学习方法相结合可能更加有效。
本研究旨在探讨融合SURF和全局特征的方法，以提高医学图像分类的性能和效率。通过将SURF用于提取局部特征，并将全局特征与局部特征相结合，我们可以在减少计算开销的同时提高分类精度。
二、研究内容和方法
2.1研究内容
本研究将探索融合SURF和全局特征的医学图像分类方法。具体来说，研究内容包括：
-通过SURF算法提取医学图像的局部特征；
-使用卷积神经网络（CNN）提取医学图像的全局特征；
-将局部特征和全局特征结合使用以进行医学图像分类；
-使用不同的训练和测试数据集评估分类方法的性能。
2.2研究方法
本研究将采用以下方法来实现研究目标：
-使用公开的医学图像数据集获取足够的训练和测试数据；
-使用SURF算法提取医学图像的局部特征，并使用SVM或其他分类器对特征进行分类；
-使用CNN提取医学图像的全局特征，然后通过softmax分类器对全局特征进行分类；
-设计融合SURF和全局特征的分类方法，采用不同的权重策略将局部和全局特征组合起来，以提高分类精度和效率；
-使用不同的训练和测试数据集评估分类器的性能，并与传统分类器和仅使用CNN的分类器进行比较。
三、预期目标和意义
本研究旨在探索融合SURF和全局特征的医学图像分类方法，以提高分类精度和效率。通过将经典特征与深度学习方法结合使用，本研究将尝试解决传统方法的局限性和深度学习算法的计算效率问题，为医学图像分析提供更好的解决方案。
本研究的主要预期目标包括：
-建立一种新的融合SURF和全局特征的医学图像分类方法，具有更好的性能和效率；
-验证融合SURF和全局特征的方法的有效性和可行性；
-探索不同的局部和全局特征组合策略，并分析它们对分类性能的影响；
-为医学图像分析领域提供新的想法和解决方案。
四、进度计划
本研究将按照以下进度计划进行：
第1-2个月：调研医学图像分类方法，了解SURF和深度学习算法的基本原理和应用；
第3-4个月：收集和准备医学图像数据集，并实现SURF算法和CNN模型；
第5-6个月：针对数据集进行SURF特征提取和全局特征提取，并使用分类器进行分类；
第7-8个月：设计和实现融合SURF和全局特征的医学图像分类方法，并对其进行优化；
第9-10个月：使用不同的数据集进行实验，并与基准分类器进行比较，分析方法的性能和效果；
第11-12个月：总结研究结果并撰写毕业论文。
五、参考文献
[1]LiuX,HuangJ,ZhangQ,etal.MedicalImageClassificationusingConvolutionalNeuralNetwork.ICICExpressLetters.PartB,Applications,2015,6(7):2105-2112.
[2]WuJ,XieX,XuL,etal.AnAutomaticFeatureExtractionMethodforMedicalImageClassificationBasedonSURFAlgorithmandSVMClassifier.JournalofMedicalImagingandHealthInformatics,2016,6(4):860-863.
[3]WangJ,XuQ,LuY,etal.AHybridMethodforLungNoduleDetectionUsingSIFTandDeepConvolutionalNeuralNetworks.JournalofDigitalImaging,2019,32(3):468-478.