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基于64排腹部CT序列图像的分割算法研究与实现的任务书
任务背景：
随着医疗技术的不断发展，医疗影像成为了临床中不可或缺的一部分。其中CT（ComputedTomography）成像技术因其高分辨率、高灵敏度、无创等优点而备受欢迎。腹部CT图像在临床医学中具有非常重要的作用，能够提供有关腹腔内器官以及病变的详细信息。因此，对腹部CT图像的分析和处理极其重要。
本次任务将围绕基于64排腹部CT序列图像的分割算法研究与实现展开，旨在有效地分离腹腔内各种器官的轮廓并提取出有意义的信息，以便医生进行简单准确的诊断。该任务需要进行医学图像分析和机器学习算法的结合，需要具备医学图像分析和机器学习算法的基本知识和技能。
任务要求：
1.了解腹部CT图像的相关知识，包括腹腔内各种器官的位置和特征等；
2.熟悉常用的医学图像处理技术，包括图像增强、去噪、平滑等；
3.熟悉常用的医学图像分割算法，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等；
4.掌握机器学习算法，包括支持向量机、随机森林等，了解深度学习算法，如卷积神经网络；
5.使用Python编程语言实现基于64排腹部CT序列图像的分割算法，可使用Python图像处理库、机器学习库。
任务思路：
1.对腹部CT图像进行预处理，包括阈值分割、去噪、平滑等；
2.对图像特征进行提取，如梯度、纹理、形状等；
3.选择适当的医学图像分割算法进行分割，可考虑多种算法的结合；
4.使用机器学习算法对分割结果进行优化，提高分割准确性和稳定性。
任务结果：
完成任务后需要提交以下成果：
1.完整的代码实现，包含数据预处理、特征提取、分割和优化等步骤；
2.实验结果分析报告，包括各种算法的分割效果比较、参数设置等；
3.报告中需包括足够的图像和实验数据支持，描述实验结果、分析和总结。
参考资料：
[1]刘洋,唐传亮.医学图像分析与处理[M].清华大学出版社,2005.
[2]褚健.医学图像分割方法综述[J].计算机系统应用,2009,18(9):9-14.
[3]HavaeiM,DavyA,WardeFM,etal.BraintumorsegmentationwithDeepNeuralNetworks[J].Medicalimageanalysis,2017,35:18-31.