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基于多模态信息的脊柱肿瘤分类方法研究的任务书
任务书：基于多模态信息的脊柱肿瘤分类方法研究
任务背景
脊柱肿瘤是一种常见的骨肿瘤，常见的类型有脊柱骨原发性肿瘤和脊柱转移性肿瘤等。脊柱肿瘤较为复杂，诊断和治疗难度大，需要综合运用多种影像学检查和医学图像处理技术。目前，利用计算机辅助诊断（CAD）系统对脊柱肿瘤进行分类已经成为肿瘤学领域的研究热点。但是传统的CAD方法只利用单一的影像模态，如CT、MRI等，无法充分地利用多种影像模态的信息完成肿瘤的诊断和分类，限制了脊柱肿瘤的进一步诊断和治疗效果。
任务目标
本任务旨在研究基于多模态信息的脊柱肿瘤分类方法，通过结合不同影像模态获得更为丰富的信息，提高CAD系统的分类精度和效率。具体任务目标如下：
1.综述相关文献和数据集，了解目前已有的脊柱肿瘤分类方法，包括单模态和多模态方法。
2.建立包括CT和MRI等多模态影像的脊柱肿瘤分类数据集，人工标注各种肿瘤的大小、位置和类型等信息。
3.比较单一模态和多模态对于脊柱肿瘤的分类效果，研究不同影像模态的组合方式和权重对分类精度的影响。
4.探究基于深度学习的多模态脊柱肿瘤分类算法，对模型进行设计和优化，进一步提高分类精度和效率。
5.利用所建立的多模态数据集和算法，开发可应用于临床实践的脊柱肿瘤分类CAD系统，提高脊柱肿瘤的诊断和治疗效果。
任务内容
1.文献综述：综述当前脊柱肿瘤分类方法，包括传统的单模态方法和现有的多模态方法，在其中找到已知的优点和不足，为之后的实验设计提供借鉴。
2.数据集建立：收集大量脊柱肿瘤的CT和MRI数据，并对数据进行人工标注，包括各种肿瘤的大小、位置和类型等信息。
3.多模态影像融合：将不同影像模态的数据进行融合，比较不同影像模态的组合方式和权重对脊柱肿瘤的分类精度的影响。
4.脊柱肿瘤分类算法研究：基于深度学习算法，研究多模态脊柱肿瘤分类算法，包括网络结构设计、训练和优化等，提高系统的分类精度。
5.系统开发：基于建立的多模态数据集和脊柱肿瘤分类算法，开发可用于临床实践的脊柱肿瘤分类CAD系统，进一步提高脊柱肿瘤的诊断和治疗效果。
任务成果
1.脊柱肿瘤分类方法研究综述报告。
2.包括CT和MRI等多模态影像的脊柱肿瘤分类数据集，已经标注各种肿瘤的大小、位置和类型等信息。
3.多模态影像融合算法研究报告，包括不同影像模态的组合方式和权重对脊柱肿瘤的分类精度的影响。
4.基于深度学习的多模态脊柱肿瘤分类算法研究报告，包括网络结构设计、训练和优化等，以及相应的模型代码。
5.脊柱肿瘤分类CAD系统，包括用户界面和实现代码。
任务要求
1.具有计算机科学、医学工程、生物统计学等相关领域知识的研究人员。
2.能够熟练掌握深度学习算法，对计算机视觉、医学图像处理等领域有较深入的了解。
3.需要使用常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，以及使用一般的编程和分析工具。
4.需要有良好的团队合作和项目管理能力，定期汇报研究进展，并按时提交相应的研究成果。