1. 本选题研究的目的及意义
医学影像融合技术旨在将不同模态或不同来源的医学影像信息进行整合，以获取更全面、准确的诊断信息，为临床诊断、治疗方案制定和预后评估提供重要依据。
近年来，随着医学影像技术的快速发展，ct、mri、pet等多种成像方式被广泛应用于临床，产生了海量的多源医学影像数据。
然而，单一模态的影像往往只能提供有限的诊断信息，例如ct影像擅长于显示骨骼结构，但对软组织的区分度较差；而mri影像则能够清晰地显示软组织的解剖结构，但对骨骼的成像效果欠佳。
2. 本选题国内外研究状况综述
医学影像融合技术自20世纪80年代兴起以来，得到了国内外学者的广泛关注和研究。
早期研究主要集中于基于像素和特征的融合方法，如拉普拉斯金字塔分解、小波变换等。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的医学影像融合方法逐渐成为研究热点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.研究多源医学影像融合的背景、意义和国内外研究现状，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.研究生成对抗网络的基本原理和相关技术，包括网络结构、损失函数、训练方法等，为算法设计提供技术支撑。
3.设计基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法，包括网络结构设计、损失函数设计、训练策略优化等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解医学影像融合、生成对抗网络等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：基于生成对抗网络，设计多源医学影像融合算法框架，确定网络结构、损失函数和训练策略等关键要素，并使用深度学习框架(如tensorflow、pytorch等)进行算法实现。
3.实验验证与分析阶段：选取公开的多模态医学影像数据集，对所提出的算法进行实验验证，评估融合图像的质量和算法的性能指标。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法，利用生成对抗网络强大的特征提取和图像生成能力，实现多模态医学影像信息的有效融合。
2.设计一种新颖的网络结构，能够有效地提取和融合多模态影像的特征，并生成高质量的融合图像。
3.提出一种新的损失函数，能够有效地引导生成对抗网络生成更清晰、更符合人眼视觉特性的融合图像。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郭晓静,张田文,郝重阳,等. 基于深度学习的医学图像融合方法综述[j]. 中国图象图形学报,2020,25(06):1101-1118.
[2] 马楠,王丽娜,张艳宁,等. 生成对抗网络在医学图像处理中的应用[j]. 自动化学报,2019,45(09):1601-1616.
[3] 彭玉青,王坤,张道远. 生成对抗网络及其在图像生成中的应用综述[j]. 软件学报,2020,31(04):962-994.
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