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基于PACS的肺癌影像病例资源库构建关键技术研究的任务书
任务书
任务名称：基于PACS的肺癌影像病例资源库构建关键技术研究
任务背景：
肺癌是全球范围内最常见的癌症之一，也是最常见的死因之一。肺癌筛查与早期诊断能够明显提高治愈率，但是传统的一些诊断方法比如CT、MRI等往往需要复杂的操作流程、过程繁琐，且仅看到某个时间点的肺部结构。现有的医学影像处理技术集成了多种技术和手段，构建了以PACS系统为核心的医学影像病例的高效管理平台。这样既增加了对影像的理解和解释的深度，又可以更加精细地检测和诊断肺癌病例。
任务目标：
本项目的整体目标是，基于PACS系统构建肺癌影像病例资源库，以期提高肺癌的诊断和治疗水平，同时提高临床肺癌诊断效率、提高病情分析和治疗方案的准确度和针对性。
具体任务致力于研究如何从多源、多种影像的医学数据库中，快速地获取大量的有意义、有参考价值的特征和稳定的结果，建立一套影像处理框架，以此构建一个基于PACS系统的肺癌影像病例资源库。该项目需要完成以下几个具体的研究任务：
1.医学影像特征提取
研究医学影像的特征提取方法，针对医学影像领域存在的局限性，结合当前的深度学习技术，提出可以更全面、更精准地描述影像的特征提取方法。
2.关联分析及筛查
基于大数据分析方法，利用已经建立的肺癌影像病例资源库，进行影像的关联分析、挖掘疾病之间的关系，并挖掘疾病的潜在机理。做到及时筛查，快速定位疑似肺癌病人，缩短诊断时间。
3.基于PACS系统的肺癌影像病例资源库的设计与建立
基于深度学习方法构建肺癌影像病例资源库，并利用PACS技术方案，完成系统设计与建立，真实、有效地解决数据采集、效率、存储、安全等面临的各种技术问题，达到数据全覆盖、代码全开放、数据全可分析、数据全分享、安全性能全保障的目标。
4.系统优化与关键技术测试
研究已有的PACS系统在肺癌影像处理方面存在的问题，并提出相应优化措施。在研究开发完成后，进行关键技术的测试，根据实验结果进行反馈并进行优化。
任务实施：
1.采取全面的文献资料调查、资讯架构探讨、理论分析和工程实践的方式，循序渐进地完成项目的各项任务。
2.按照项目计划和技术路线，逐步完成病例普查、建模、测试和应用验证等工作，并及时总结填补缺陷、进一步完善、结合实践、提高针对性。
3.针对任务中出现的新问题，及时与研究团队协商，研究针对性方案，保证项目可以如期完成。
4.移动、智能化、数字化等方面的综合应用已成为医学影像的重要发展方向，因此本项目要专注于特定的领域、专业和基础设施的开发和应用，将研究成果融入当今数字化的全球医学影像产业中。
任务报告：
1.完成项目中的各项研究任务，并及时提交实验报告，详细叙述研究的实验过程和结果，包括实验的完整性、可重复性以及实现条件的披露，确保实验结果能够被复核和推广。
2.在对PACS技术解决方案展开试验及实践过程中，进行详细的性能分析和技术评估，获取项目研究的各项成效以及对未来的指导意义。研究过程中也应充分考虑到安全性以及隐私保护等问题。
3.撰写总结报告，总结本项目的研究内容、研究成果和技术方案等，对项目的进展和成果进行分析、总结和归纳。同时对未来发展趋势进行展望，提出实施方案和解决措施，为该领域的相关研究提供有价值的参考。