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肺部CT图像计算辅助诊断方法及性能评估的任务书
任务书
任务名称：肺部CT图像计算辅助诊断方法及性能评估
任务目的：通过开发肺部CT图像计算辅助诊断方法，提高肺癌与非癌病灶的诊断准确率和效率，为临床医生提供更加准确的诊断结果。同时，对该方法的性能进行评估，探究其在临床应用中的可行性和有效性。
任务描述：
肺癌是全球范围内常见的恶性肿瘤之一，其预测和诊断一直是医学领域的一个重要问题。随着计算机科学和医学影像技术的发展，计算机辅助诊断（CAD）在医疗领域中得到了广泛的应用。在肺癌诊断中，计算机辅助诊断方法可以为临床医生提供更准确、可靠和快速的结果，有助于提高癌症的早期检测率和治疗效果。
本项目旨在开发一种基于肺部CT图像的计算辅助诊断方法，以提高肺癌与非癌病灶的诊断准确度。该方法将针对CT图像的特殊性质，通过精细的图像分析和特征提取，建立分类模型，从而自动区分出肺癌和非癌病灶。同时，我们将对该方法进行性能评估，以探究其在临床实践中的效果。
具体任务包括以下内容：
1.肺部CT图像采集与预处理：我们将收集一批临床患者的肺部CT图像，对其进行预处理，包括去除噪声、平滑滤波和图像增强等操作，以确保图像质量和可用性。
2.特征提取与建模：在预处理后的CT图像中，我们将提取一系列特征，包括形态学特征、纹理特征和灰度统计特征等，作为分类模型的输入。通过一系列分类算法，我们将建立分类模型，对肺癌和非癌病灶进行区分。
3.性能评估与优化：在建立完分类模型后，我们将对其进行性能评估。包括准确度、召回率、F1值等指标。同时，我们还将进行模型的优化，通过调整模型参数、改进算法等方法，不断提升模型的诊断准确度和效率。
4.实验与结果分析：最后，我们将基于收集到的肺部CT图像数据，进行实验与结果分析。通过比较不同方法的诊断效果，探究其在实际应用中的优缺点，为临床医生提供更加准确的肺癌诊断结果。
任务完成标准：
1.采集并处理一批肺部CT图像数据，用于建立和测试分类模型。
2.提取肺部CT图像的特征，并使用一系列分类算法建立分类模型。
3.对分类模型进行性能评估，包括准确度、召回率和F1值等指标，确定最优模型。
4.进行实验并分析实验结果，得出结论并撰写实验报告。
任务交付物：
1.实验报告：包括任务背景、方法设计、实验与结果分析等内容，总字数不少于2000字。
2.代码和文档：包括数据处理和模型建立等代码，以及代码使用文档。
3.数据集：包括收集到的肺部CT图像数据和对应的标签数据。
任务计划：
任务起止时间：2021年7月1日至2022年6月30日
任务阶段及时间节点：
1.数据采集和预处理：2021年7月1日至2021年9月30日
2.特征提取和模型建立：2021年10月1日至2022年3月31日
3.性能评估和模型优化：2022年4月1日至2022年5月31日
4.实验分析和报告撰写：2022年6月1日至2022年6月30日
预算及资金来源：
任务费用总计xxxx元，资金来源为xxxx。费用细项包括：数据采集和预处理xxxx元，特征提取和模型建立xxxx元，实验与结果分析xxxx元，其他xxxx元。
任务执行人员及分工：
执行人员分工如下：
xxxxxxx：负责任务的整体规划和管理，并参与数据采集和预处理。
xxxxxxx：负责特征提取和模型建立，并参与实验与结果分析。
xxxxxxx：负责性能评估和模型优化，并参与实验与结果分析。
结果报告人员：
xxxxxxx：负责实验报告的撰写。