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医学图像分割算法的研究与应用的任务书
一、任务背景
医学图像处理是指将医学影像（如CT、MRI、X光、超声、PET等）进行数字化处理、分析和绘制的过程。医学图像分割是医学图像处理中的一项重要任务，旨在将医学图像中的不同组织结构或病变区域进行精细化分离和定量化描述，为病灶位置、大小、形态、密度等相关指标的提取和医学诊断提供依据。
目前，医学技术的不断发展为医学图像分割算法的研究和应用提供了良好的条件。然而，医学图像分割仍面临着诸多挑战，如：图像噪声干扰、组织分辨率低、器官形态复杂等。因此，发展有效、精准、快速的医学图像分割算法是当前医学领域的重要问题。
二、任务目的
本次任务的目的是：通过系统地学习医学图像分割算法的理论、方法和应用，深入了解医学图像分割的实践需求和关键问题，掌握医学图像分割算法的设计、实现和评价方法，能够运用所掌握的知识和技能，研发适用于不同医学图像数据的高效、精准的医学图像分割算法，并在实际医学应用中得到验证和应用。
具体任务要求如下：
1.熟悉医学图像分割的相关知识，了解主流的医学图像分割算法，包括：阈值分割、区域生长、活动轮廓模型、后处理等。
2.深入分析医学图像分割中的核心问题，如：医学图像的特殊性要求在算法中做出相应的考虑，机器学习算法在大数据量的医学图像分割中的应用问题，多模态医学图像分割的融合问题等。
3.针对不同类型的医学图像数据，设计和实现相应的医学图像分割算法，并采取有效的评价指标和方法对算法的效果进行测试和评估。
4.运用所学知识和技能，在实际医学应用中开展医学图像分割方面的科研和工程应用，取得一定的研究成果和技术创新，为临床医学的发展和医疗健康服务的提升作出贡献。
三、参考内容
1.医学图像分割的基本概念、分类和方法选择（王喜明，《医学图像分割》，北京：科学出版社，2018）。
2.医学图像分割算法的实现思路、关键技术和应用案例（顾旻蒙，《基于医学图像分割的肺癌病灶自动诊断方法研究》，南京：南京航空航天大学，2020）。
3.机器学习算法在医学图像分割中的应用、特点和优化策略（Zhangetal.，“Areviewofdeeplearning-basedapproachesformedicalimagesegmentation”，2019）。
4.多模态医学图像分割的数据融合、特征提取和模型优化方法（Mlynarskietal.，“Contextualclassificationformultispectralbiomedicalimagesegmentation”，2021）。
5.医学图像分割界面的设计、交互效果和用户体验评估（Caoetal.，“Currentstatusandfuturedirectionsofmedicalimagesegmentation:asurvey”，2020）。
四、任务成果
1.撰写50~70页的医学图像分割算法研究报告，包含对医学图像分割方法、算法设计和实现的深入探讨，以及对不同应用场景下医学图像分割算法的评价和应用解决方案。
2.研发适用于不同的医学图像数据的医学图像分割算法，并进行有效的测试和评估，形成相关的实验数据和技术资料。
3.参与医学图像分割领域的学术讨论和科研合作，发表相关的科研论文，推广医学图像分割算法在医疗实践中的应用。
4.运用所学知识和技能，承担医学图像分割应用项目的研发和应用服务，为医疗健康事业的进一步发展和提高医疗服务的质量提供技术支持和解决方案。