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医学图像配准技术的研究与实现的任务书
任务书
一、任务描述：
医学图像配准技术是图像处理领域的重要技术之一，广泛应用于医学影像诊断、手术引导和治疗计划等方面。本课题旨在研究和实现一种高效、准确的医学图像配准技术，并在实验平台上进行测试和优化。
二、任务要求：
1.对相关医学图像配准算法进行研究和总结，包括灰度值匹配、特征点匹配和基于深度学习的匹配算法等。
2.综合考虑算法的效率和精度，选择适合本课题的医学图像配准算法，并进行实验测试和比较分析。
3.实现医学图像配准算法，并将其运用于现有的医学图像处理系统中，测试算法的可行性和效果，并对算法进行优化改进。
4.进行实验数据的分析和处理，并撰写相关技术论文或报告，完成本课题的研究和实现工作。
三、任务计划：
第一阶段（两周）：
1.搜集、整理并阅读相关文献，对医学图像配准技术进行概述和研究。
2.选取相关的医学图像配准算法，并进行深入分析和比较。
第二阶段（两周）：
1.根据上一阶段选出的算法，进行编程实现，并测试其效果和精度。
2.结果分析和评估，得出算法的优缺点，并进一步优化算法。
第三阶段（三周）：
1.将已实现的算法应用于医学图像处理系统中，并针对实际应用情况进行测试和改进。
2.对实验数据进行分析和处理，撰写技术论文或报告。
四、参考文献：
1.WangG,etal.Anovelnon-rigidmedicalimageregistrationmethodbasedonmutualinformation[J].JournalofMedicalSystems,2014,38(8):77.
2.WangY,etal.AReviewofImageRegistrationTechniques[J].Software,2018,5(1):31.
3.ZhangW,etal.Animprovedrigidregistrationmethodformedicalimagesbasedonmutualinformation[J].JournalofMedicalImagingandHealthInformatics,2017,7(7):1687-1693.
4.DeVosBD,etal.Adeeplearningframeworkforunsupervisedaffineanddeformableimageregistration[J].MedicalImageAnalysis,2019,52:128-143.