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基于ITK的MR脑组织图像分割方法的研究的任务书
任务书：
背景：
医学影像技术是医疗诊断的重要手段，MRI技术在医学领域应用广泛，能够反映生物组织的三维结构信息，因此，在医学领域中MR脑组织图像分割技术研究尤为重要。
现在，ITK（InsightSegmentationandRegistrationToolkit）是医学图像分析领域中广泛使用的一种开源跨平台软件包，可用于医学图像处理、分析和可视化。因此，本研究将基于ITK的MR脑组织图像分割方法展开探索。
任务：
1.调研ITK软件包及其实现原理，了解其优点和缺点，结合MR脑组织图像的特点，探究ITK在MR脑组织图像分割中的应用；
2.针对MR脑组织图像的特点，对ITK的图像分割模块进行参数调节和优化，提高分割效果；
3.探究基于ITK的MR脑组织图像分割算法，可以建立多种神经网络模型，如深度神经网络、卷积神经网络等，并比较各种模型的优劣；
4.采用基于ITK的分割技术，分别对正常人和病人的MR脑组织图像进行分割，评价算法的有效性、鲁棒性和可行性；
5.分析实验结果，总结基于ITK的MR脑组织图像分割算法的应用优势和不足之处，并提出改进方案。
注意事项：
1.选题后，请详细了解目前该领域的最新进展，并结合实际情况制定恰当的实验计划；
2.实验中需要使用到一些特殊的软件包，应先熟悉软件的使用方法，确保实验顺利进行；
3.实验完成后，需要对数据进行统计分析，并撰写实验报告，报告应该包括实验主要内容、存在的问题和方案等。
参考文献：
1.GuoY，WenL，SongM，etal.FullyautomatedsegmentationofbraintumorregionsinMRimagesusingITKtoolkit[J].MedicalScienceMonitor，2017,23：5556-5567.
2.GaoJ，ZhengX，CuiY，etal.AnovelmethodforcathetersegmentationinC-armCTusingITKimageanalysis[J].ScientificReports，2020：20082.
3.ZhangJ，HuaM，ZhaoX，etal.Segmentationofprostatecancerintransrectalultrasoundimagesbasedonregiongrowingandfuzzyclusteringmethods[J].JournalofMedicalImagingandHealthInformatics，2020，10（3）：557-563.