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基于多模态超声图像的乳腺肿瘤智能诊断的任务书
任务书
题目：基于多模态超声图像的乳腺肿瘤智能诊断
背景：
由于乳腺癌的疫情日益加剧，对于乳腺肿瘤的早期诊断和治疗变得越来越重要。目前，乳腺癌的诊断大多是依靠医生的经验和技能来进行，存在一定的主观性和误诊率。因此，开发一种基于多模态超声图像的乳腺肿瘤智能诊断方法，能够提高乳腺肿瘤的早期检出率和准确诊断率，具有重要的实际意义。
任务：
本课题旨在基于多模态超声图像，开发出一种乳腺肿瘤智能诊断方法，能够自动分析多模态超声图像，快速识别和定位异常肿块。同时，该方法还应该能够提供特征分析以及前后对比图像，协助医生进行判定。
具体任务如下：
1.收集和整理多模态超声图像数据集，包括B超图像和彩超图像。
2.分析多模态超声图像的特征，设计一种合适的特征提取和选择方法。
3.基于深度学习技术，开发出一种乳腺肿瘤自动检测和定位算法。
4.通过构建乳腺肿瘤数据集和深度学习模型，进行实验和数据分析，并评估算法的性能和准确率。
5.实现一个智能化的乳腺肿瘤系统，能够自动识别和定位乳腺肿块，提供多维度的信息分析和数据可视化接口。
技术路线：
1.数据准备：收集和整理乳腺超声图像数据集。在数据预处理阶段，我们需要对超声图像进行去噪、对比度调整和标准化处理，以减少数据噪声，并使得图像数据更加标准化。
2.特征提取：对于乳腺超声图像，我们需要设计一种合适的特征提取和选择方法。通过对超声图像进行分析和建模，提取出与肿瘤相关的特征，如肿块位置、形状、边缘和纹理等信息。
3.深度学习：基于深度学习技术，我们将建立一个乳腺肿瘤检测和定位的深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型。
4.系统实现：在系统实现阶段，我们将开发一个基于Web的乳腺肿瘤智能诊断系统，该系统能够自动分析多模态超声图像，并提供特征分析和前后对比图像等功能。
数据集收集：
本课题将收集1000余份带标签的乳腺超声图像数据集，其中包括两种超声模态数据，即B超图像和彩超图像。B超图像属于常规超声模式，对乳腺肿块的分辨率不高；彩超图像是一种新型的超声成像模式，可清晰显示乳腺肿块的外形和内部结构。
数据处理：
在数据处理阶段，我们将对超声图像进行去噪、对比度调整和标准化等处理，以使得图像数据更加标准化。
深度学习模型：
我们将采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的方法，用于乳腺肿瘤的检测和定位。具体包括以下几个步骤：输入数据预处理、特征提取、分类和定位等模块。
Web系统实现：
我们将基于Python的轻量级Web框架——Flask，开发一个嵌入式多模态超声图像智能分析系统。该系统界面简洁明了，易于操作，用户可以通过该系统进行多模态图像的输入、处理和输出。同时，该系统还具有数据可视化和分析的功能，例如输出识别结果、绘制肿块轮廓、并输出各类特征图像等。
参考文献：
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