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B超图像的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统研究的中期报告
尊敬的评委、老师们：
我是XXX，现就我所负责的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统的研究做中期报告。
一、研究背景
乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，早期发现早期治疗是预防其转移到全身的关键。乳腺B超是常用的乳腺影像学检查手段，其可以非常清晰地显示乳腺组织的情况，包括乳腺肿块。然而，由于乳腺组织的复杂性，对乳腺肿瘤的准确诊断仍然是一个具有挑战性的问题，需要医生具有丰富的临床经验。因此，乳腺肿瘤的计算机辅助诊断系统具有重要的应用前景。
二、研究目的
该研究的目的是开发一种基于B超图像的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统，提高对乳腺肿瘤的准确诊断率。具体目标如下：
1.收集乳腺B超图像数据集。
2.设计和实现乳腺肿瘤图像分割算法。
3.基于乳腺肿瘤的特征，构建乳腺肿瘤的计算机辅助诊断系统。
4.验证系统在乳腺肿瘤诊断方面的性能。
三、研究进展
截至目前，我们已完成了如下工作：
1.收集了包括正常乳腺组织和乳腺肿瘤在内的大量乳腺B超图像数据集。
2.基于深度学习算法，设计实现了乳腺肿瘤图像的分割算法。我们使用了U-Net网络，该网络已经在医学图像分割领域取得了较好的结果。我们将图像分割的准确率定义为像素级别的平均精度（mAP），在测试集上的平均mAP为0.88。
3.基于图像分割结果，提取了多种乳腺肿瘤特征，包括椭圆度、边界曲率、灰度直方图等。这些特征被用于构建乳腺肿瘤的计算机辅助诊断系统。
4.我们设计了一个模型利用所有特征来对肿瘤进行分类。我们使用了当前广泛使用的支持向量机（SVM）算法，该算法已经在多个领域证明了其成功的应用。在测试集上，分类器的准确率为0.91。
四、下一步工作
未来的工作将包括：
1.对图像分割算法的进一步改进和优化。
2.针对多种乳腺肿瘤构建不同的分类器，以提高系统的诊断准确率。
3.扩大数据集规模，以进一步提高系统的广度和实用性。
4.根据医生对系统的反馈进行进一步地调整和优化。
五、结论
通过本研究的初步结果，我们已经成功地开发了基于B超图像的乳腺肿瘤计算机辅助诊断系统。该系统在准确性方面已经达到了较高水平，并具有广阔的应用前景。未来，我们将进一步完善系统的功能，并将其用于实际的临床应用中。谢谢！