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基于CT模型的多相图像分割的任务书
任务概述：
本任务的目的是通过基于计算机断层扫描（CT）模型的多相图像分割技术，实现对CT图像中不同组织（如骨骼、肌肉、脂肪等）的自动分割。多相图像分割是指将CT图像中的多个物质和组织分离出来，以实现对不同区域的精确分类和定量分析。本任务的目标是实现一个多相图像分割算法，通过对CT图像和其它相关数据的分析，有效地分离不同组织，提高CT图像的诊断精度。该任务需要对计算机视觉、数学建模和机器学习等方面有一定的基础知识。
任务描述：
1.收集CT图像数据，并以DICOM格式进行存储。
2.建立基于CT模型的多相图像分割算法，以实现对不同组织的分离和定位。
3.提取CT图像的特征，包括纹理、形态、灰度等特征，并应用机器学习技术来提高图像分割的准确性和精度。
4.根据多相图像分割的结果，对不同组织进行标记和分割，并生成对应的三维模型或二维图像。
5.对分割结果进行优化和精化，以提高分割的准确度、稳定性和可重复性。
6.对多相图像分割算法进行评估，并与现有的相关算法进行比较和分析。
任务要求：
1.熟悉计算机视觉、数学建模和机器学习等方面的基本知识。
2.具备一定的编程能力，能够使用MATLAB或Python等编程语言进行算法实现和模拟。
3.熟悉CT图像处理和分析技术，并能够对原始图像进行预处理和后处理。
4.具备一定的数据分析和图像处理能力，能够对CT图像的特征进行提取和分析。
5.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够与团队成员协作完成任务。
6.能够按时完成任务，并按照要求提交任务报告和展示。
参考文献：
1.J.Y.HaralickandL.G.Shapiro,ComputerandRobotVision.Reading,MA:Addison-Wesley,1992.
2.J.S.Suri,M.A.Singh,K.R.Jain,andR.Reden,“MachineIntelligenceParadigmsforImageProcessingApplications”,Wiley,2005.
3.F.MarquetandD.C.Weisser,“ImageSegmentationUsingFuzzyClustering:AReview”,Pages363-372in“ImageSegmentation”,Wiley,2014.
4.R.C.GonzalezandR.E.Woods,“DigitalImageProcessing”,PrenticeHall,2008.
5.L.Y.WangandC.Xu,“LevelSetEvolutionWithoutRe-initialization:ANewVariationalFormulation”,IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2008.