基于深度学习的乳腺肿瘤分割开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

乳腺癌已成为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着女性的生命健康。

乳腺肿瘤的早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。

准确地分割乳腺肿瘤是制定治疗方案、评估治疗效果以及监测肿瘤变化的关键步骤。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习在医学图像分析领域取得了显著成果，尤其是在乳腺肿瘤分割方面。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的乳腺肿瘤分割方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容:1.研究不同深度学习模型（如卷积神经网络、全卷积神经网络、生成对抗网络等）在乳腺肿瘤分割任务上的性能表现，分析不同模型的优缺点。

2.针对乳腺肿瘤分割任务的特点，对现有深度学习模型进行改进和优化，例如采用多尺度特征融合、注意力机制、对抗训练等方法，提高模型的分割精度和鲁棒性。

3.构建一个基于深度学习的乳腺肿瘤分割系统，实现乳腺肿瘤的自动分割。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：收集乳腺肿瘤相关影像数据，并进行预处理，包括图像增强、去噪、归一化等，以提高图像质量和模型训练效果。

2.模型选择与改进：研究和比较不同深度学习模型在乳腺肿瘤分割任务上的性能，选择最优模型作为基础模型，并针对乳腺肿瘤的特点进行改进和优化，例如采用多尺度特征融合、注意力机制、对抗训练等方法，以提高模型的分割精度和鲁棒性。

3.模型训练与评估：利用预处理后的数据对模型进行训练，并采用交叉验证等方法对模型进行评估，以避免过拟合现象。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于改进型深度学习模型的乳腺肿瘤分割方法，通过引入新的网络结构或优化策略，提高了乳腺肿瘤分割的精度和效率。

2.构建了一个基于深度学习的乳腺肿瘤分割系统，实现了乳腺肿瘤的自动分割，并提供了友好的用户界面，方便医生和研究人员使用。

3.对比分析了不同深度学习模型在乳腺肿瘤分割任务上的性能表现，为乳腺肿瘤分割方法的选择提供了参考依据。

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] 唐孝平,张天序,曾致远,等.医学影像分割方法综述[j].软件学报,2021,32(2):332-362.

[2] 王浩,王振常,王向阳,等.深度学习在医学图像分割中的应用进展[j].计算机科学,2020,47(6):1-13.

[3] 刘宇轩,刘文星,王惠,等.基于深度学习的医学图像分割方法综述[j].小型微型计算机系统,2020,41(10):2045-2054.