乳腺肿瘤超声图像分割中动态轮廓线算法研究及应用的任务书.docx

乳腺肿瘤超声图像分割中动态轮廓线算法研究及应用的任务书
任务书
课题名称：乳腺肿瘤超声图像分割中动态轮廓线算法研究及应用
研究背景及意义：
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，对于其早期的检测和诊断具有重要意义。目前，超声成像已成为乳腺肿瘤的重要检查手段。然而，乳腺超声图像中灰度分布复杂，噪声和震荡影响较大，对图像处理和分割技术提出了更高的要求。
因此，本课题旨在利用动态轮廓线算法对乳腺肿瘤超声图像进行分割，实现对肿瘤区域的准确提取，为临床医生提供更为准确、可靠的诊断支持，具有实践应用价值。
研究内容及目标：
1.调研乳腺肿瘤超声图像的特点和当前的分割方法，分析其优缺点。
2.研究动态轮廓线算法原理、算法步骤和应用范围，深入理解其优越性。
3.基于Matlab编程实现动态轮廓线算法，利用测试集进行验证和优化。
4.将算法应用于医学实践，对实际的乳腺肿瘤超声图像进行分割，比较实验结果与人工标注结果的差异。
5.分析实验结果的准确性和可行性，并提出可行的优化方案和应用建议。
最终目标：
实现一种高效、准确、可靠的乳腺肿瘤超声图像分割方法，为临床医生提供科学有效的诊断技术支持。
要求：
1.具有计算机软件或医学图像及信号处理相关背景知识，熟悉Matlab编程。
2.具有良好的数据处理和图像分析能力，能够独立完成小规模的科研课题。
3.具备英语文献阅读和查找能力，能够熟练运用学术搜索引擎和国内外科研数据库。
4.认真负责，有较强的团队合作精神，积极主动，思维敏捷，具有较强的自我学习和创新能力。
任务时间划分：
第一阶段：2021年7月-2021年10月
1.参考文献阅读和分析，乳腺肿瘤超声图像特点和分割方法调研；研究动态轮廓线算法原理和应用方案；了解Matlab编程环境，掌握基础语法。
2.完成算法的程序设计和优化，使用测试集进行算法验证，查找算法中存在的问题和不足。
3.准备中期报告，对整个课题的研究进展状态进行总结，制定后续研究计划。
第二阶段：2021年11月-2022年2月
1.对实际的乳腺肿瘤超声图像进行分割，与人工标注结果进行比较分析，统计实验数据。
2.进一步优化算法，提高算法的准确性和可靠性。
3.准备毕设论文，并准备最终答辩。
预期成果：
1.研究一种基于动态轮廓线算法的乳腺肿瘤超声图像分割方法，并在实际的医学实践中进行验证和应用。
2.对已有的乳腺肿瘤超声图像分割方法进行总结和评价。
3.发表相关论文，提高科研水平和影响力。
4.学习和掌握计算机和医学技术的交叉知识，为今后的科学研究和临床实践提供支持。
注：本任务书如有修改，以指导教师签署的任务书为准。