基于局部二元拟合模型的亮度非均匀医学图像分割算法的研究的任务书.docx

基于局部二元拟合模型的亮度非均匀医学图像分割算法的研究的任务书
一、任务目的
亮度非均匀是医学图像分析中的一个重要问题。针对这个问题，本文旨在提出一种基于局部二元拟合模型的亮度非均匀医学图像分割算法，使得图像分割的精度更高。
二、任务背景
医学图像分析一直是医学领域中的一个重要研究方向，在医学图像分析中，如何处理图像中存在的亮度非均匀问题一直是研究的难点之一。亮度非均匀图像在一些操作上非常困难，容易导致图像分割的精度降低，因此，如何处理亮度非均匀图像问题，是医学图像分割的一个重要研究方向。
三、任务要求
本文的任务是提出一种基于局部二元拟合模型的亮度非均匀医学图像分割算法。具体要求如下：
1.分析亮度非均匀图像的问题，并研究现有的解决方案；
2.提出一种基于局部二元拟合模型的亮度非均匀医学图像分割算法，并阐述其原理；
3.实现该算法，并对常见的医学图像进行实验及评估；
4.对结果进行分析及讨论，并提出改进意见。
四、任务内容及进度安排
第一阶段：文献调研、问题分析
任务内容：
1.进行文献调研，查找相关的技术论文，并分析现有的亮度非均匀图像处理方案；
2.分析亮度非均匀图像处理中存在的问题。
进度安排：
对应时间：第1周至第2周
第二阶段：算法设计、实现及优化
任务内容：
1.设计并实现基于局部二元拟合模型的亮度非均匀医学图像分割算法；
2.分析算法性能，并对算法进行优化；
3.实现代码并进行测试。
进度安排：
对应时间：第3周至第6周
第三阶段：实验及数据分析
任务内容：
1.对实验所需的医学图像进行采集，并进行预处理；
2.对实现的算法进行测试，并对测试结果进行分析；
3.提出改进意见。
进度安排：
对应时间：第7周至第8周
第四阶段：撰写报告及答辩
任务内容：
1.撰写论文并进行排版；
2.进行答辩。
进度安排：
对应时间：第9周至第10周
五、参考文献
1.Liu,M.,Gu,J.,&Wang,F.(2016,December).Alocalhomogeneitymodelofadaptivefilterforbrightnessnonuniformitycorrectionofmicroscopyimages.In201635thChineseControlConference(CCC)(pp.8495-8500).IEEE.
2.Ge,F.,Zhang,Y.,&Wang,J.(2016).Anautomaticmulti-thresholdextractionmethodforlunglesionsinCTimagesbasedonlocalintensityclusteringandsurfacefitting.Computersinbiologyandmedicine,77,219-233.
3.Wen,G.,Liu,Y.,Qiu,J.,&Zhang,L.(2017).Adescriptorbasedonlocalbinaryconsistencyforvarianceanalysisinmedicalimages.JournalofMedicalImagingandHealthInformatics,7(3),504-511.
4.Cui,Y.,Zhao,Y.,Zhou,Z.,Luo,Y.,Liu,J.,&Huang,W.(2018).Automateddetectionandquantificationofhepatocellularcarcinomaoncontrast-enhancedCTusingmulti-scalesupervoxelmax-poolingconvolutionalneuralnetworks.Computersinbiologyandmedicine,92,13-22.