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基于CT图像的肺结节检测方法研究的中期报告
一、研究背景及意义
肺部结节是指直径小于3cm的肺部病变，可能为肺癌等严重疾病的早期病征，因此对于早期发现、定位、诊断和治疗肺部结节具有重要意义。CT（ComputedTomography）成像技术具有高分辨率和高灵敏度等优点，因此在肺部结节检测中被广泛应用，但由于肺部组织复杂性和结节形态变化多样性等原因，使得肺结节检测面临着挑战。
二、研究内容及方法
本研究基于CT图像的肺结节检测方法，主要包括以下几个方面的研究内容：
1.数据采集和预处理
选取公开数据集LIDC-IDRI中的标注数据作为本研究的实验数据，对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化、数据增强等。
2.特征提取和选择
对于经预处理后的数据，使用卷积神经网络（CNN）提取结节特征，并结合现有的特征选择方法进行筛选。
3.结节检测和分类
基于CNN提取的结节特征，采用机器学习的方法进行结节检测和分类，包括支持向量机、随机森林等算法的尝试。
4.结果分析和改进
对于实验结果进行统计和分析，探讨改进策略和优化算法，提高肺结节检测的准确性和效率。
三、预期成果和意义
预计通过本研究，可以提出一种基于CT图像的肺结节检测方法，能够在保证准确性的前提下，提高检测效率和稳定性，为早期发现和治疗肺结节提供技术支持。同时，本研究对于肺部CT图像分析、模式分类、深度学习等领域也具有参考价值。