基于FCN和多图谱信息的脑图像分割研究的任务书.docx

基于FCN和多图谱信息的脑图像分割研究的任务书
任务书
一、任务背景和意义
脑图像分割是医学影像处理中的核心问题之一，对于实现自动化医学影像诊断和治疗具有重要意义。传统的脑图像分割方法主要基于手工设计的特征提取和分类器进行分割，但这种方法往往无法快速准确地完成图像分割任务，且需要耗费大量的人工和时间。近年来，基于深度学习的脑图像分割方法得到了广泛的关注和应用，其中FCN网络是经典的全卷积网络,在图像分割任务中取得了很好的性能。但是，由于脑影像分割具有很高的复杂性，常常因为脑部组织异质性和图像不均匀性等问题而导致准确率较低。因此，探究如何利用多模态图谱信息帮助提高基于FCN的脑影像分割算法的精度和稳定性是当前需要解决的重要问题。
二、任务目标和内容
本课题基于深度学习算法和多模态图谱信息开展脑影像分割研究，主要包括以下几个方面:
1.基于FCN的脑影像分割模型研究:基于FCN网络结构的脑影像分割模型对具有复杂的脑结构和大量图像噪声的医学影像进行准确分割的能力有限。针对这个问题，通过探究模型的改进和优化，通过设计多尺度、多通道特征提取模块和可以加强特征表达和尺度对齐的上下文信息提取模块，提高模型的精度和泛化能力。
2.多模态图谱信息的融合:由于不同的磁共振成像模态对脑组织的信息反映不同，因此多模态图谱信息的融合可以增强脑组织边缘信息，提高脑影像分割的精度。通过设计多模态脑MRI图像的深度学习网络结构，考虑多模态图像之间的互补性，融合多个模态图像，构建多图谱信息，来提高脑影像分割准确率和稳定性。
3.实验验证和分析:针对改进后的FCN算法和多模态图谱信息融合，对各项关键性能指标进行验证和分析。同时和目前常用的其他图像分割算法（如U-Net,SegNet等）进行比较，确定算法性能的优劣，提高脑影像分割的精度和泛化能力。
三、预期结果
本课题主要预期的结果如下:
1.基于FCN的脑影像分割模型:构建基于FCN的脑影像分割模型，提高模型的准确性和稳定性。
2.多模态图谱信息的融合:通过多模态脑MRI形象深度学习网络的设计，将多模态图像融合构建多图谱信息，提高脑影像分割准确率和稳定性。
3.实验验证和分析:对改进后的FCN算法和多模态图谱信息融合进行各项关键性能指标验证和分析，与传统的脑影像分割方法进行对比分析。
四、研究方案和进度安排
1）第一阶段:开展背景调研和分析，总结传统的脑图像分割方法，并详细介绍基于FCN的图像分割模型和多模态图谱信息融合算法的理论知识和方法。时间：1个月。
2）第二阶段：基于FCN的脑影像分割模型优化和改进，包括多尺度、多通道特征提取模块和可以加强特征表达和尺度对齐的上下文信息提取模块的设计。同时，建立多模态脑MRI图片深度学习网络，处理和融合多个MRI模态图像，构造多图谱信息。时间：2个月。
3）第三阶段：对改进后的FCN模型和融合多模态图谱信息的模型进行实验验证和分析。验证和分析包括各项关键性能指标的对比分析，如Dice系数、准确度和精度以及模型的泛化能力等。与传统的脑影像分割方法进行对比分析。时间：2个月。
4）最后阶段：总结本研究的成果，撰写论文活动报告，形成模型设计和改进方法，为脑影像分割的实际应用提供参考和指导。时间：1个月。
五、预期经费
本课题的预期经费为2万元。
六、参考文献
1.LongJ,ShelhamerE,DarrellT.FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2017,39(4):640-651.
2.KamnitsasK,LedigC,NewcombeVFJ,etal.Efficientmulti-scale3DCNNwithfullyconnectedCRFforaccuratebrainlesionsegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2017,36:61-78.
3.ChenH,QiXJ,ChengJ,etal.Iterativemulti-atlas-basedmulti-imagesegmentationwithfullyconvolutionalneuralnetwork[J].JournalofMedicalSystems,2018,42:85.