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基于卷积神经网络与目标跟踪的医用药液异物检测方法研究的开题报告
一、研究背景
在医疗领域，药液异物检测是一项非常重要的任务。药液异物指的是机器或人为原因进入药液中的杂质、微粒或异物。这些异物在药液中的存在会极大地影响药物的治疗效果，甚至会对身体产生严重的危害。因此，药液异物的及时检测变得尤为重要。
目前，药液异物检测主要还是依靠人工检测，但存在着检测精度低，速度慢，成本高等问题。而随着计算机视觉技术的发展，越来越多的学者开始借助计算机视觉技术进行药液异物检测。
二、研究内容
本次研究旨在基于卷积神经网络与目标跟踪技术，构建一种高效的医用药液异物检测方法。
具体来说，本研究的主要内容包括以下三个方面：
1.使用卷积神经网络进行特征提取
我们将构建一个卷积神经网络来提取药液图像中的特征。卷积神经网络在图像识别领域具有很强的能力，可以提高药液异物检测的准确性和效率。在本研究中，我们将对多个卷积神经网络进行实验，以比较它们的性能和效果。
2.使用目标跟踪技术进行药液异物的定位与追踪
在卷积神经网络提取特征的基础上，我们将采用目标跟踪技术，对药液中的异物进行定位与追踪。传统的目标跟踪算法通常会因为异物与背景之间的颜色、形状等特征变化而产生误检，准确度不够高。因此，我们将尝试将模板匹配、KCF、CFNet等多种目标跟踪算法进行对比分析，并选择合适的算法来优化异物的检测。
3.构建可视化的检测系统
本研究将利用可视化的方式来展示检测结果，将异物的位置通过特殊标记显示在图片上并进行分类，以让医生、护士等人员快速有效地识别与处理。
三、研究意义
在尝试构建一种高效的医用药液异物检测方法的过程中，本研究期望能够解决传统的人工检测方法存在的缺陷，同时将计算机视觉技术应用于医疗领域，提高医疗领域之药液异物检测的准确性、速度和效率。本研究的高效性和准确性也有望用于其他类似的检测任务，甚至促进应用于更广泛地领域，如物体识别、安全领域等。
四、研究方法
该研究采用的研究方法是实验性研究，其研究步骤如下：
1.数据集获取：选择一组药液图像数据集，包含正常药液情况和不同形状、颜色、密度的异物情况，数据集需要足够大，能够满足训练卷积神经网络模型的需要。
2.卷积神经网络模型的建立：根据数据集的特点选择适当的卷积神经网络模型，迭代训练以提取药液图像中的特征。
3.目标跟踪算法的选择：尝试多个目标跟踪算法，并比较算法性能的优劣，选择适合该研究的目标跟踪算法。
4.构建药液异物检测系统：使用python语言，将卷积神经网络和目标跟踪算法结合起来，同时添加可视化系统，构建完整的药液异物检测系统。
五、预期结果
通过选取适当的卷积神经网络模型，结合目标跟踪算法提高药液异物的检测效率，并将结果以可视化的形式呈现出来。同时，通过对检测结果的分析和比较，对该药液模型中的异物进行分类和统计分析。
六、研究限制
本研究中数据集种类、数量的限制是潜在的限制之一，如何构建出更加真实的药液图像数据集并且满足足够的标注是本研究面临的一大挑战。
此外，在目标跟踪方面，由于药液环境不稳定，单一目标跟踪算法可能无法令异物的检测精度到达足够的高水平，同时使用多种目标跟踪算法也面临着难以选择合适算法的问题。
七、研究计划
1.第一阶段(1-2周)：了解卷积神经网络原理，选择适合药液异物检测的卷积神经网络模型，并完成模型的构建与训练。
2.第二阶段(2-3周)：学习目标跟踪算法的基本理论和实现，选取合适的目标跟踪算法，并完成算法的实现。
3.第三阶段(2-3周)：将卷积神经网络和目标跟踪算法进行整合，并完成药液异物的检测系统的搭建。
4.第四阶段(1-2周)：通过实验和比较，对检测结果进行分析和统计，对异物进行分类，并对不足之处进行改进和优化。
5.第五阶段(1周)：完成最终论文的撰写和格式规范的处理。
八、参考文献
【1】ZumianiP,AnneG.Theimportanceofhavingareliablerobotforautomaticmedicationdispensing,drugregistrationandsafetymanagement.InternationalJournalofMedicalInformatics,2011,80(10):738-755.
【2】ZhangJ,ZhangJH,SuT,etal.Real-timeautomaticdetectionofsolidpillsinpharmaceuticaldispensingsystemusingahybridframeworkofHSVcolormodelandimprovedCannyedgedetectionalgorithm.JournalofPharmaceuticalAnalysis,2019,9(4):