基于深度学习的MR影像肝细胞癌自动分级方法研究的开题报告.docx

基于深度学习的MR影像肝细胞癌自动分级方法研究的开题报告
一、选题背景
肝细胞癌（HCC）是肝脏最常见的恶性肿瘤，其发病率逐年增加。MR影像是当前诊断HCC最常用的影像学方法之一，特别是针对大小小于1厘米的小病灶，MR影像能够提供更高的准确性和灵敏度。但是，对于HCC病灶的定量评价和分级仍然需要临床医生判断，容易受到主观因素的影响，同时也浪费了大量的医生时间和精力。所以，开发一种基于深度学习技术的MR影像肝细胞癌自动分级方法，对于提高诊断准确性和效率有着重要的意义。
二、研究意义
开发一种MR影像肝细胞癌自动分级方法，可以实现基于计算机自动化的HCC分级，通过大量分析和训练样本，该方法可以最大限度地避免医生主观因素的干扰，提高分级准确性和统一性。此外，由于这种方法的快速性和可重复性，可以在繁忙的医院日常工作中极大地提高HCC的诊断效率。
三、研究思路
1.数据采集：采集HCC患者的MR影像数据，并按照病程阶段、病变大小、部位等进行分类。同时，也需要获得临床医生对该病人影像的诊断结果。
2.数据预处理：对采集的数据进行预处理和标注，包括病变区域切割、图像灰度归一化、特征提取和标注等。
3.模型设计：设计基于深度学习的MR影像肝细胞癌自动分级模型，该模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，同时应该考虑在模型中添加注意力机制、多通道信息等。
4.模型训练：使用采集的经过预处理和标注的数据对模型进行训练，并根据临床医生的诊断结果进行评估。
5.分级效果评估：使用新的HCCMR影像数据对训练好的模型进行测试并评估其分级效果，包括模型预测的准确率、召回率和F1分数等。
四、研究内容
本论文的研究内容主要包括以下几个方面：
1.MR影像数据采集：收集HCC患者的MR影像数据，并对数据进行分类和预处理。
2.模型设计：设计基于深度学习的MR影像肝细胞癌自动分级模型，并应用分类模型对数据进行预测。
3.模型训练：使用采集的经过预处理和标注的数据训练模型，并根据临床医生的诊断结果进行评估。
4.分级效果评估：应用新的HCCMR影像数据测试训练好的模型，评估其分级效果。
五、预期成果
通过本次研究，期待开发出一种基于深度学习技术的MR影像肝细胞癌自动分级方法。这种方法可以极大地提高HCC的诊断准确性和效率，尤其针对病灶小且难以判断的情况。此外，相关技术也有望应用到其它肝部疾病的自动分级中，具有广泛的应用前景和推广价值。
六、进度安排
本研究的进度安排包括以下阶段：
1.MR影像数据采集和预处理，时间为1个月。
2.在TensorFlow等深度学习框架上设计和实现MR影像肝细胞癌自动分级模型，时间为2个月。
3.模型训练和优化，时间为3个月。
4.使用新数据进行测试和效果评估，时间为1个月。
总计7个月，预计于2022年6月完成研究。