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基于Spark的CT图像并行重建与分割研究的任务书
一、任务背景
随着科技的不断发展，医学影像学已经成为人们了解人体内部结构和疾病的重要方法之一。其中，CT（ComputedTomography）作为医学影像学领域中重要的成像手段之一，其拍摄出的图像不仅拥有高清晰度、空间分辨率高，而且其重建图像的精度和时间效率也得到了不断的提高。
然而，针对一些大型的CT图像数据，现有的处理方法不仅计算效率低下，而且往往会占用大量的存储空间，给数据的传输和处理带来了很大的困难。因此，如何开发一种高效的CT图像并行重建与分割方法，将成为本次研究的重要任务。
二、研究目的
针对以上所述的问题，本次研究的目的在于：
（1）基于Spark平台对CT图像并行重建与分割算法进行研究和开发，实现高效的处理和存储。
（2）对常见的CT图像重建、分割方法进行分析和比较，选出最佳的算法实现。
（3）分析不同的参数对CT图像重建、分割的影响，并研究最佳的参数组合。
（4）利用研究得到的算法和方法处理大量的CT图像数据，检验算法的准确性和效率。
三、研究内容
本次研究的主要内容如下：
（1）将最新的医学图像学研究成果应用于CT图像重建、分割，探究更加先进的重建、分割方法，如纹理特征分析、性质特征提取等。
（2）基于Spark平台，设计并行处理CT图像的重建、分割流程，采用大规模并行计算、分布式存储技术，提高处理效率。
（3）针对不同的参数和算法组合，进行参数实验和对比分析，选出最佳的参数组合和算法方案。
（4）利用研究得出的最佳方法和算法，处理大量的CT图像数据，检验算法的准确性和效率，定期推进开发的进度。
四、研究方法
本次研究将采用以下方法：
（1）理论分析：通过对现有的CT图像重建、分割算法进行探究和研究，选出最佳的算法方案。
（2）程序设计：基于Spark平台，编写CT图像并行重建、分割程序，实现对大规模数据的高效处理和存储。
（3）实验分析：针对不同的参数组合和算法方案，进行实验和性能测试，获取数据分析结果。
（4）应用和推广：使用研究得到的算法和方法，处理大量的CT图像数据，实现准确性和效率的提高。
五、预期结果
本次研究的预期结果如下：
（1）基于Spark平台，实现CT图像并行重建、分割方法，具备处理大规模CT数据的能力。
（2）选出最佳的算法实现，在准确性和效率上达到最佳的平衡。
（3）发现不同的参数对CT图像重建、分割的影响，并形成最佳参数组合。
（4）检验研究得到的算法的准确性和效率，推广其应用，提高医学影像学数据的处理和分析效率。
六、研究计划
本次研究的任务计划如下：
（1）前期调研：对现有的CT图像处理算法和平台进行调研和分析，制定研究计划，进行开发准备。
（2）算法设计：根据前期调研结果确定最佳的算法实现，进行算法设计和编写。
（3）系统实现：基于Spark平台，完成CT图像的并行重建、分割程序开发和实现。
（4）实验评估：利用研究得到的程序，对不同的参数组合和算法方案进行实验和性能测试，得出数据分析结果。
（5）数据处理：利用研究得到的算法和方法处理大量的CT图像数据，检验算法的准确性和效率。
（6）写作撰稿：撰写研究成果报告，汇总研究成果，提交研究成果报告。
七、经费预算
本次研究的经费大致预算如下：
（1）硬件设备预算：10000元
（2）人员费用预算：20000元
（3）差旅费用预算：5000元
（4）其他费用预算：3000元
总经费预算为：38000元。
八、参考文献
[1]杨永峰,王留国,黄佳伟.基于Spark的医学影像数据并行处理技术[J].计算机应用,2016,36(7):1813-1818.
[2]刘桂林,钱振宇,祝宏,杨勇刚.基于Hadoop平台的医学影像分析与处理[J].计算机科学,2014,41(Z1):258-262.
[3]韩杰,周冬秋,高旭辉.基于GPU的医学图像重建算法研究[J].计算机工程与应用,2015,51(20):59-63.