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颅脑CT图像分割算法研究的开题报告
一、选题背景与意义：
近年来，随着计算机技术的发展和医学影像技术的进步，医学影像处理技术也得以迅速发展。在医学影像处理技术中，图像分割技术是一个至关重要的技术。图像分割是将数字图像划分成不同的区域或层次，以提取有关图像的有用信息，并可应用于医学中的诊断、手术规划和治疗等方面。其中，颅脑CT图像分割技术在脑外科、神经学、肿瘤学等领域的应用十分广泛。颅脑CT图像的分割可以提取出颅内脑组织、颅骨以及外周软组织等不同部分的信息，对于相关疾病的诊断、治疗以及手术规划都具有非常重要的意义。
二、研究内容和方法：
本次研究将对颅脑CT图像分割算法进行研究。具体来说，研究内容包括以下几个方面：
1.针对颅脑CT图像的特点，采用合适的预处理方法，包括去噪、增强等处理方式，提高图像质量；
2.选取合适的颅脑CT图像分割算法，比较其在分割效果、计算速度等方面的优劣；
3.改进颅脑CT图像分割算法，提高其分割精度和效率；
在研究方法方面，本次研究将采用以下几种方法：
1.MATLAB编程实现研究算法，完成图像预处理、分割等步骤；
2.利用公开数据库中的颅脑CT图像数据集进行实验验证；
3.采用比较分析法对多种颅脑CT图像分割算法进行评估，包括分割效果、计算速度等方面；
4.在原有算法的基础上，采用改进算法的方法提高颅脑CT图像的分割精度和效率；
三、预期成果：
通过本次研究，预期可以取得以下几个方面的成果：
1、完成颅脑CT图像分割算法的研究，并实现相关算法的编程实现；
2、比较分析多种颅脑CT图像分割算法的优劣，并评估其分割效果和计算速度等的特点；
3、提出改进颅脑CT图像分割算法的设计方案，并实现对比实验，比较改进算法与原有算法的效果。
四、研究计划及进度安排：
本次研究预计完成时间为一年，具体进度安排如下：
1.第1-3个月：对颅脑CT图像分割算法相关文献资料进行查阅和阅读，并进行基础理论的学习；
2.第4-6个月：选择合适的数据库，收集颅脑CT图像分割实验数据并进行数据预处理和分割实验。
3.第7-9个月：对比颅脑CT图像分割算法，评估多种算法的优劣；
4.第10-12个月：改进颅脑CT图像分割算法，并进行对比实验，比较改进算法与原有算法的效果；
5.第13-14个月：完成论文撰写和格式排版；
6.第15-16个月：撰写论文的最终版，完成答辩准备。
五、参考文献：
1.B.Peng,etal.“ANewSchemeofAutomaticBrainTumorDelineationforRadiotherapyPlanningUsingCascadeFeaturesfromMRI.”MedicalPhysics,vol.43,pp.3744–3756,2016.
2.C.Li,etal.“ALevelSetMethodforImageSegmentationinthePresenceofIntensityInhomogeneitieswithApplicationtoMagneticResonanceImaging.”IEEETransactionsonImageProcessing,vol.20,no.7,pp.2007–2016,2011.
3.L.Iasemidis,etal.“Long-TermEEGMonitoringintheIntensiveCareUnit:PreliminaryExperiencein50Patients.”Epilepsia,vol.36,no.S1,pp.133–134,1995.