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基于MITK的多模态分子影像融合软件设计与实现的任务书
任务书
题目：基于MITK的多模态分子影像融合软件设计与实现
任务背景：
分子影像技术是一种通过取样、探测和分析生物分子的图像来了解细胞、组织和器官中的分子生物学过程和细胞功能的技术。分子影像技术不仅能在基础研究中发挥重要作用，还有很多潜在的应用，如生物医学研究、药物开发和临床治疗等。
然而，不同的分子影像技术所获取到的数据存在着很大的差异性和复杂性，比如分辨率、空间分布和灵敏度等。因此，如何将不同来源的分子影像数据进行融合，可以提高对疾病的诊断和治疗效果，进而推动分子影像技术的发展。
任务要求：
本次任务旨在开发一款基于MITK的多模态分子影像融合软件。要求实现以下功能：
1.对不同来源的分子影像数据进行导入和处理；
2.将不同模态的分子影像数据进行融合，并进行浏览和分析；
3.支持可视化编辑，并提供基于混淆矩阵的分割和标注功能；
4.提供多种可调节的图像增强和滤波算法；
5.支持二维和三维图像展示和操作。
任务计划：
1.第一周：学习MITK的相关知识和使用方法；
2.第二周：调研常见的多模态分子影像数据融合方法；
3.第三周：设计软件的界面和主要功能，并完成开发环境的搭建；
4.第四周至第七周：实现图像数据的导入和处理功能，并进行测试和验证；
5.第八周至第十周：实现分子影像数据的融合和可视化编辑功能，并进行测试和验证；
6.第十一周至第十二周：实现图像增强和滤波算法，并进行测试和验证；
7.第十三周至第十四周：完成软件的优化和调试工作，并进行最终测试和验证；
8.第十五周至第十六周：编写软件用户手册和技术报告，并进行任务总结和评价。
参考文献：
1.Ourselin,S.,Roche,A.,&Subsol,G.(2000).Automaticalignmentofhistologicalsectionsfor3Dreconstructionandanalysis.Medicalimageanalysis,4(3),217-28.
2.Johnson,E.M.,Kinahan,P.E.,&Fletcher,J.G.(2007).Data-drivenrespiratorysurrogateselectionforungated4DPET/CTofthethoraxusingensembleclustering.Medicalphysics,34(8),3390-9.
3.Klemm,M.,Böhler,J.,Lurz,J.,&Degenhart,F.(2018).MultimodalMolecularImaging.Berlin,Heidelberg:Springer.
注：MITK是一款开源的医学图像处理和可视化平台，支持多种平台和语言，如Windows、Linux、macOS和C++等。