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近红外乳腺图像的肿瘤识别方法研究的任务书
一、背景
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，也是致死率较高的一种肿瘤。据统计，我国每年新发乳腺癌病例140000例，其中50%为晚期患者。近年来，乳腺癌的早期诊断成为了医学界的研究热点。传统的乳腺癌检测方法主要依靠乳腺X线摄影术，但该方法具有辐射剂量大、依赖季节因素等不足之处。近年来，近红外光谱成像技术逐渐成为了乳腺癌检测领域的新兴技术，其具有非侵入性、无辐射、可重复操作等优点，并且可以提供乳腺组织的整体信息和局部组织的微观信息。
二、研究目的
本项目旨在研究近红外乳腺图像的肿瘤识别方法，建立一种准确、快速的乳腺癌检测模型，为乳腺癌的早期诊断提供有力支持。具体研究内容包括：
1.建立一种适合近红外光谱成像数据的数据预处理方法，包括光谱重采样、波长选择、白化、去趋势等处理；
2.建立适合近红外乳腺图像数据的特征提取方法，包括纹理特征提取、形态学特征提取等方法；
3.选用适合的机器学习算法建立乳腺肿瘤识别模型，包括支持向量机、神经网络、决策树等方法；
4.评估所建立的乳腺肿瘤识别模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
三、研究方法
本项目主要采用以下方法进行研究：
1.数据采集
选取符合乳腺癌症状的患者进行近红外光谱成像检测。对患者进行拍摄，获得近红外乳腺图像数据。
2.数据预处理
对采集到的数据进行预处理，包括光谱重采样、波长选择、白化、去趋势等处理，去除冗余信息。
3.特征提取
选取适当的特征提取方法，对经过预处理的数据进行特征提取，提取数据的纹理特征、形态学特征等特征信息，为构建分类模型做准备。
4.分类算法
选取适当的机器学习分类算法，如支持向量机、神经网络、决策树等算法进行分类建模，建立起乳腺肿瘤的识别模型。
5.模型评估
对所建立的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。根据评估结果进行模型调整，进一步提高模型的性能。
四、预期结果
通过本科课题的研究，预期可以建立一种针对近红外乳腺图像数据的肿瘤识别模型。该模型具有以下特点：
1.基于近红外体表成像，非侵入性、无辐射、可重复操作。
2.采用有效的预处理方法，提取出数据的纹理特征、形态学特征等信息。
3.选用适当的算法进行分类模型建立，实现对乳腺肿瘤的准确识别。
4.模型具有较高的准确度和鲁棒性，可以在临床中得到广泛应用。
五、研究意义
乳腺癌是一种高发疾病，其早期诊断对治疗效果和生命安全都至关重要。近红外光谱成像技术具有非侵入性、无辐射、可重复操作等优势，可以为乳腺癌的早期诊断提供有力支持。本科课题的研究可以建立一种准确快速的乳腺癌检测模型，为乳腺癌的早期诊断提供更好的技术手段，缩短诊疗时间，提高治疗效果，是具有实际意义的研究课题。