基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法研究的任务书.docx

基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法研究的任务书
一、选题背景
甲状腺结节是指甲状腺内形成的肿块。据统计，甲状腺结节的发病率约为20％，其中许多结节都是良性的。为了判断甲状腺结节的性质，需要进行影像学检查，超声检查是最常用的一种。但是超声检查的准确率依赖于医生的经验和技术水平，因此，开发一种基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法，可以有效提高结节性质的准确性和诊断的一致性，有着很高的应用价值。
二、选题目的
本研究旨在通过基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断方法，提高甲状腺结节的诊断准确率和诊断的一致性，为临床医生提供更可靠的诊断结果，为甲状腺疾病的防治提供有力的支持。
三、研究内容
1.收集并构建超声图像数据集：通过现有医院的甲状腺超声图像数据和采集，构建适用于本研究的超声图像数据集，确保数据集的准确性和全面性。
2.开发图像处理算法：对获取的数据集进行处理和分析，提取出甲状腺结节的特征，包括结节的大小、形状、边缘等。
3.开发机器学习算法：借助机器学习算法如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等，对所提取的结节特征进行数据分析和训练，获得甲状腺结节的识别模型。
4.设计人机交互界面：将所获得的识别模型嵌入到计算机系统中，设计易于操作的人机交互界面，提升算法效率，同时保证较高的准确率和稳定性。
四、研究方法
1.数据采集：收集甲状腺超声图像数据，并进行标注和整理，构建超声图像数据集。
2.图像处理算法：通过图像处理技术，对采集的超声图像数据进行预处理、去噪、二值化、分割等预处理操作，对结节进行特征提取与计算。
3.机器学习算法：将所提取的数值特征与所对应的结节类型加以标注，选择合适的机器学习算法进行训练、测试、验证。
4.人机交互界面设计：将所获得的识别模型嵌入计算机系统，并设计易于操作的人机交互界面。
五、研究意义
本研究具有以下意义：
1.提高甲状腺结节的识别与预测准确率，为临床医生提供更可靠、更精确的诊断结果。
2.优化超声图像的获取，对甲状腺结节进行更全面、更客观的分析，增强超声图像的应用价值。
3.推进机器学习在医学领域的应用，并搭建完整的医学影像处理与诊断平台，提高医学影像处理的自动化程度。
六、研究计划
1.第一年：完成数据收集和图像处理算法的设计，进行数据预处理和特征提取，建立甲状腺结节计算机辅助诊断模型，并进行初步验证分析；
2.第二年：进一步深入分析甲状腺结节的特征分类，继续完善计算机辅助诊断模型，并优化人机交互界面；
3.第三年：对所建立的计算机辅助诊断模型进行完善，进行模型的验证和性能测试，并进行临床实践和推广。
七、研究预期成果
1.建立基于超声图像的甲状腺结节计算机辅助诊断模型，获得准确识别甲状腺结节的算法程序；
2.设计实用的人机交互界面，使甲状腺结节的诊断更加直观、简单、方便；
3.发表研究论文数篇，进行技术推广，进一步提升甲状腺结节计算机辅助诊断的实用性和普及度。