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医学图像分割与配准方法研究的任务书
任务一：文献综述
综述医学图像分割和配准的发展历程、研究现状和存在的问题，对现有方法进行分类、比较与总结，提出本次研究的研究意义和方向。
任务二：医学图像分割方法研究
1.研究常用的医学图像分割方法，包括基于像素的分割方法和基于区域的分割方法。
2.探究深度学习在医学图像分割中的应用，包括卷积神经网络（CNN）和分割网络（SegNet）等。
3.对比分析不同分割方法的优缺点，并提出改进措施。
任务三：医学图像配准方法研究
1.研究常用的医学图像配准方法，包括基于特征的方法和基于形态学的方法。
2.探究深度学习在医学图像配准中的应用，包括生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络（CNN）等。
3.对比分析不同配准方法的优缺点，并提出改进措施。
任务四：医学图像分割和配准的应用
1.研究医学图像分割和配准在疾病诊断、手术指导、治疗评估等方面的应用。
2.探究医学图像分割和配准在临床应用中存在的问题和挑战。
3.提出具有实际应用价值的医学图像分割和配准新方法。
任务五：实验设计
在常用医学图像数据集上，设计医学图像分割和配准的实验，对比分析不同方法的实验结果，并进行性能评估与分析。
任务六：论文撰写
总结分析本次研究的主要贡献和创新点，完整撰写出符合学术规范的硕士学位论文。