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基于参数统计方法的脑血管分割研究的中期报告
本研究旨在探究基于参数统计方法的脑血管分割技术，通过对脑血管影像进行预处理、特征提取和分类，实现对脑血管的自动分割。本报告为中期报告，总结了已完成的工作和下一步的研究计划。
目前已完成的工作包括以下几个方面：
1.数据集搜集与预处理。本研究使用了多个开放数据集，包括ISLES2015、BraTS2015和GliomaImageSegmentationBenchmark等。使用Python编程语言对数据集进行预处理，包括图像去噪、直方图均衡、图像缩放、归一化等处理。
2.特征提取。使用多种特征提取方法，包括形态学操作、边缘检测、纹理特征等。同时，在特征提取的过程中，结合了多种滤波算法进行优化，如高斯滤波、中值滤波等。
3.分类器选择和训练。本研究使用了多个分类器进行实验，包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）、随机森林（RF）等。使用交叉验证的方法对分类器进行训练和优化。
下一步的研究计划包括以下几个方面：
1.对特征提取和分类器进行进一步的优化。针对多个影响因素，如数据预处理、特征提取和分类器训练等，进行系统优化，提高脑血管分割的准确率和稳定性。
2.扩展数据集和实验。在更多的数据集和实验中测试已得到的模型，探究其在不同时间、不同地区、不同人群中的适应性和准确性，探索更多的影响因素。
3.探索深度学习在脑血管分割中的应用。深度学习是当前最热门的研究方向之一，本研究计划探索深度学习在脑血管分割中的应用，通过对比实验探究其优缺点和适用性。
总之，本研究旨在探究基于参数统计方法的脑血管分割技术，为脑血管分析提供有效的技术支持，为临床治疗中的脑血管疾病提供帮助。