基于MDL的统计形状模型的建立及其医学图像分割的研究的任务书.docx

基于MDL的统计形状模型的建立及其医学图像分割的研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着医学影像技术的发展，医学图像的获取越来越容易，但面对获取的大量医学图像，如何实现自动化的分割和建模依然是一个挑战。统计形状模型是解决这个问题的一种重要方法。在建立统计形状模型时，最核心的一个问题是如何选择恰当的模型假设。MinimumDescriptionLength(MDL)是一种判定模型假设的有效方法，它被广泛应用于数据挖掘、模式识别、机器学习等领域。
二、任务描述
本项目旨在建立基于MDL的统计形状模型，并应用于医学图像分割中。具体任务如下：
1.在已有的医学图像数据集中，选取适当的数据样本，建立统计形状模型；
2.利用MDL原理，对不同的统计形状模型进行比较，并确定最佳的模型假设；
3.针对最优模型，设计并实现基于形状模型的医学图像分割算法，并在与现有方法对比中进行实验评估。
三、任务要求
1.熟悉医学影像处理、统计形状模型、MDL原理等相关领域的基本理论和方法；
2.具备一定的编程能力，熟悉常用的编程语言和开发工具；
3.具备较好的数学基础和逻辑思维能力，能快速掌握新的数学理论和算法；
4.具备良好的团队合作精神和沟通协调能力，能与团队成员协作完成项目任务；
5.具备良好的文献阅读和写作能力，能够完成高质量的科研论文。
四、任务成果
1.建立了基于MDL的统计形状模型，包括模型的数学定义、建模过程和优化方法等；
2.设计并实现了基于形状模型的医学图像分割算法，并在多个数据集上进行了实验测试和比较分析；
3.完成项目论文撰写和演示，发表相关学术论文并参加相关学术会议。
五、任务进度安排
本项目的时间安排如下：
第一阶段（1-2周）：阅读相关文献，学习医学影像处理、统计形状模型、MDL原理等相关技术；
第二阶段（2-3周）：建立基于MDL的统计形状模型，并对不同模型进行优化和比较，确定最佳模型；
第三阶段（3-4周）：设计并实现基于形状模型的医学图像分割算法，进行实验测试和比较分析；
第四阶段（1-2周）：完成项目论文撰写和演示、学术论文发表和相关学术会议参会等。
六、任务负责人
本项目任务由李明（电话：XXXX,邮箱：XXXXX）担任负责人，负责项目的设计、组织实施和任务进度把控等。如有任何问题和需求，可随时与负责人联系。