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医学图像配准和融合的研究的任务书
任务书
一、任务的背景
医学图像配准和融合是医学影像诊断和治疗中很重要的技术。医学影像是医生进行对疾病的诊断和治疗的重要依据，同时医学影像也是许多医学研究的基础。但是单一一幅医学影像只能反映出某一方面的信息，为了获得更准确、全面的疾病信息，多幅医学影像的配准和融合就非常有必要。
目前，随着医学图像获取技术的不断发展和完善，医学图像的数量和种类以及信息复杂程度均有了大幅度增长。如何通过更高效、更精准的图像配准和融合技术，将这些有价值的医学图像信息集结到一起，以期为医疗诊断和疾病研究提供更有价值的依据，已成为当前医学图像研究和发展的必要方向。
二、任务的目的
本次任务的主要目的是深入研究医学图像配准和融合的原理及方法，对多模态医学图像及多个时相图像进行配准和融合，最终达到提高医学影像的诊断和治疗效果，推动医学图像研究的发展。本次研究的具体目标如下：
1.深入研究医学图像配准和融合相关的基本理论和应用方法，掌握医学图像同构性和非同构性配准的原理、算法和技术。
2.探索适合医学图像配准和融合的图像特征描述方法，比较各种特征描述方法的优缺点，建立更完善的特征描述模型。
3.针对医学图像的特点，开发适合医学图像配准和融合的辅助工具，提高配准和融合的速度和准确性。
4.对多模态医学图像和时序连续的医学图像进行配准和融合，验证研究成果的可行性和实用性。
5.将本次研究成果应用于医学临床实践，计算结果的准确性和对诊断和治疗的有效性。
三、任务的内容和步骤
1.搜集医学图像配准和融合相关信息，研究医学图像配准和融合的基本理论和应用方法，调研目前主流的配准和融合算法和工具，掌握最新的技术动态和发展趋势。
2.设计多模态医学图像和时序连续的医学图像的配准和融合算法，并进行程序编写和实验验证。采用多种图像特征描述方法，结合目标函数定位关键点，在不同物理空间下进行几何、形态或灰度变换，实现多模态或多时间点医学图像的精确配准。
3.图像配准和融合的速度比较关键，因此可以针对不同的实际需求，开发多种辅助工具和平台，如CPU/GPU并行计算、与DICOM标准兼容的图像处理平台、自动或半自动配准操作界面等，提高配准效率和精确度。
4.将设计的算法和模型应用于实际的多模态医学图像和多时间点医学图像上进行配准和融合的实验。衡量实验结果的准确性和稳定性，并对实验结果进行分析比较。
5.结合医学临床实际需求，将研究成果应用到临床实践中，数据量越大的实际医学图像尤其关键。分析实验过程中涉及到的问题和可改进之处，不断完善配准和融合算法和模型。
四、任务的要求
1.熟练掌握多种图像处理技术和算法，了解图像处理相关的物理和数学知识，能够独立完成图像处理算法的开发和优化。
2.具备良好的团队合作与快速学习能力，与医学领域专业人员密切合作，比较不同图像配准和融合技术的优缺点。
3.具有良好的编程和调试技能，掌握多种编程语言和操作系统，能够进行程序设计和开发，并对系统进行测试和优化。
4.有扎实的医学影像学基础和丰富的实践经验，了解医学影像学中的重点和难点问题。熟悉医学图像的获取、处理和分析方法，能够准确地识别医学图像中的异常和问题。
5.具有良好的创新意识和科技前瞻性，对医学图像配准和融合领域的发展趋势有深入研究与思考，有志于在该领域进行深入研究并取得优异的成果。
五、任务的贡献
1.为医学影像诊断和治疗提供更全面、准确的医学图像信息。通过多模态医学图像和多时间序列医学图像的配准和融合，处理出更完整、更细致、更真实的疾病信息。
2.推动医学影像技术的发展，促进医学影像学和计算机科学等领域的交叉发展。在医学影像配准与融合领域取得重要研究进展，发表高质量的科研论文或专利，提升学科地位和影响力。
3.为医学临床实践和疾病研究提供有力支持，为各医院和研究机构提供有效的医学影像分析和处理技术支持，同时也将成为高水平人才的孕育地和培养基地，推动医学影像人才队伍的培养和发展。
六、参考文献
1.袁家全,朱静波.医学图像配准研究综述[J].计算机工程与应用,2008,44(12):215-219.
2.郎超,马闯,贾光强.医学图像配准算法发展综述[J].中国医学物理学杂志,2013,30(2):84-89.
3.李卫东,郝颖红,张鹏辉.医学图像配准进展综述[J].中华放射学杂志,2015,49(10),957-963.
4.XuZ,HuL,ChenF,etal.Multi-modalmedicalimageregistrationusingadaptivecombinationofgradientinformation[J].PatternRecognition,2014,47(10):3424-3437.
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