醫(yī)學(xué)X胸片肺部疑似結(jié)節(jié)檢測(cè)技術(shù)的研究的開題報(bào)告

醫(yī)學(xué)X胸片肺部疑似結(jié)節(jié)檢測(cè)技術(shù)的研究的開題報(bào)告一、選題背景近年來，隨著醫(yī)療技術(shù)不斷提升，X線胸片成為了臨床上肺部篩查的重要手段之一。然而，由于X線胸片對(duì)于肺部病變的分辨率較低，可能存在漏檢的情況。針對(duì)這一問題，計(jì)算機(jī)輔助肺部病變檢測(cè)技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。而其中肺部疑似結(jié)節(jié)的檢測(cè)技術(shù)更是研究的熱點(diǎn)之一。因此，本文選取了醫(yī)學(xué)X胸片肺部疑似結(jié)節(jié)檢測(cè)技術(shù)作為研究對(duì)象，探索如何通過計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)肺部結(jié)節(jié)的快速可靠檢測(cè)，提高肺部疾病的早期診斷率以及臨床治療效率。二、研究意義肺部疾病是全球范圍內(nèi)的一大健康難題，隨著吸煙、污染等不健康的生活方式的普及，肺部病變的檢測(cè)和診斷變得越來越重要。如果在早期就能夠檢測(cè)出肺部疾病，可以讓醫(yī)院更早采取措施治療肺部病變，提高肺癌等疾病的治療成功率。然而，傳統(tǒng)的肺部病變檢測(cè)方法對(duì)于肺部病變的診斷準(zhǔn)確度有限。因此，研究如何利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)實(shí)現(xiàn)肺部疑似結(jié)節(jié)的檢測(cè)，對(duì)提高肺部疾病的早期診斷率以及臨床治療效率意義重大。三、研究內(nèi)容1.對(duì)國內(nèi)外肺部疾病檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了文獻(xiàn)調(diào)研，掌握國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)。2.利用醫(yī)學(xué)影像學(xué)領(lǐng)域中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，來提高肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)的準(zhǔn)確率。3.通過大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練和優(yōu)化肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，提高模型對(duì)各種肺部結(jié)節(jié)形態(tài)的識(shí)別效果。4.利用Python語言中的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，獲得肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)的技術(shù)。四、研究目標(biāo)本研究的主要目標(biāo)是通過計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)X胸片肺部疑似結(jié)節(jié)的快速可靠檢測(cè)，提高肺部疾病的早期診斷率以及臨床治療效率。具體而言，實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：1.搭建肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，提高肺部疑似結(jié)節(jié)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。2.對(duì)大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，提高模型對(duì)各種肺部結(jié)節(jié)形態(tài)的識(shí)別效果。3.利用Python語言中的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，獲得肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)的技術(shù)。五、研究方法本研究采取文獻(xiàn)調(diào)研、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法等方法，并以Python語言的TensorFlow框架為主要工具來構(gòu)建肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型。1.文獻(xiàn)調(diào)研法：本研究通過檢索相關(guān)文獻(xiàn)、查找相關(guān)書籍，了解肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)的研究現(xiàn)狀，了解計(jì)算機(jī)輔助肺部病變檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。2.機(jī)器學(xué)習(xí)算法法：在本研究中，我們將利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，以提高肺部疑似結(jié)節(jié)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。3.深度學(xué)習(xí)算法法：本研究將利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，提高模型對(duì)各種肺部結(jié)節(jié)形態(tài)的識(shí)別效果。4.Python語言中的TensorFlow框架:本研究將利用Python語言中的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架來實(shí)現(xiàn)肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)技術(shù)。六、預(yù)期成果通過本研究，我們預(yù)計(jì)達(dá)到以下成果：1.通過文獻(xiàn)調(diào)研，全面了解國內(nèi)外肺部疾病檢測(cè)技術(shù)的現(xiàn)狀及未來的發(fā)展趨勢(shì)。2.基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型，并優(yōu)化算法，提高檢測(cè)準(zhǔn)確率。3.通過大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)一步對(duì)肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化，提高模型對(duì)各種肺部結(jié)節(jié)形態(tài)的識(shí)別效果。4.利用Python語言中的TensorFlow框架，實(shí)現(xiàn)肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)技術(shù)，為臨床醫(yī)學(xué)提供更快、準(zhǔn)確的肺部疾病篩查手段。七、研究進(jìn)度安排2019年9月-10月完成文獻(xiàn)調(diào)研及問題分析2019年11月-2020年1月構(gòu)建肺部疑似結(jié)節(jié)檢測(cè)模型2020年2月-2020年4月通過醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練和優(yōu)化模型2020年5月-2020年6月利用TensorFlow框架實(shí)現(xiàn)肺部結(jié)節(jié)檢測(cè)技術(shù)2020年7月-8月完成論文撰寫和修改2020年8月-9月進(jìn)行論文答辯及其他后續(xù)工作八、參考文獻(xiàn)[1]孫洪斌,馮蔚華,徐得勇,等.X線胸片影像的計(jì)算機(jī)輔助解讀研究進(jìn)展[J].中國普通外科雜志,2015,24(11):1575-1578.[2]陳紅丹,李清泉,馬春生,等.基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)影像識(shí)別技術(shù)研究綜述[J].國外醫(yī)學(xué)·計(jì)算機(jī)·生物醫(yī)學(xué)工程,2019,3(3):1-5.[3]李嬡嬡,方欣,楊峻,等.基于深度學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)識(shí)別研究進(jìn)展[J].中