乳腺X線攝影的乳腺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷方法研究的開題報(bào)告

乳腺X線攝影的乳腺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷方法研究的開題報(bào)告開題報(bào)告一、選題背景和意義乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一，也是導(dǎo)致女性死亡的主要原因之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，每年全球約有180萬人被診斷為乳腺癌，其中有50萬人死亡。乳腺X線攝影是目前診斷乳腺癌的常用方法之一，但該方法存在一定的缺陷，如容易漏診、誤診等問題。因此，開發(fā)一種準(zhǔn)確率更高的計(jì)算機(jī)輔助診斷方法對于提高乳腺癌的早期診斷率和治療效果具有重要意義。二、研究內(nèi)容和目標(biāo)本研究將探索利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)進(jìn)行乳腺癌的X線攝影檢測的相關(guān)內(nèi)容和方法，主要包括以下內(nèi)容：1.分析當(dāng)前乳腺癌X-ray檢測的缺陷，探索利用計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)彌補(bǔ)現(xiàn)有方法的局限性;2.系統(tǒng)梳理乳腺癌X光攝影的計(jì)算機(jī)輔助診斷方法，并結(jié)合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的知識，優(yōu)化該方法的特征提取、分類等方面;3.在公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并比較該方法與已有方法的診斷效果，評估該方法的性能和準(zhǔn)確率。三、研究方法本研究將利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行乳腺癌X光攝影圖像的分類和輔助診斷，以提高診斷準(zhǔn)確率和敏感度。具體方法可采用以下步驟：1.采集和整理公開的乳腺X光攝影圖像數(shù)據(jù)，包括正常乳腺和乳腺癌的圖像;2.使用深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的特征提取能力，建立分類模型，將乳腺X光攝影圖像分為正常乳腺和乳腺癌兩類;3.通過對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置，提高分類模型的準(zhǔn)確率和性能;4.基于訓(xùn)練好的模型，對新的乳腺X光攝影圖像進(jìn)行診斷，并與傳統(tǒng)的X光攝影方法進(jìn)行比較和分析。四、研究預(yù)期成果本研究旨在開發(fā)一種利用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)進(jìn)行乳腺癌X光攝影診斷的新方法，預(yù)期實(shí)現(xiàn)以下目標(biāo)：1.基于深度學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)和開發(fā)一個(gè)高效的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)，提高乳腺癌的早期診斷率和治療效果;2.通過在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評估該方法的性能和準(zhǔn)確率，并與已有方法進(jìn)行比較和分析;3.為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供一種新的乳腺癌X光攝影檢測方法，具有一定的實(shí)用性和推廣價(jià)值。五、研究計(jì)劃本研究的時(shí)間表如下：第一年：1.系統(tǒng)調(diào)研和文獻(xiàn)綜述，掌握乳腺癌X光攝影檢測和計(jì)算機(jī)輔助診斷的相關(guān)技術(shù);2.數(shù)據(jù)集的采集和整理，包括正常乳腺和乳腺癌的圖像;3.初步實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和算法開發(fā)，構(gòu)建基礎(chǔ)的分類模型;第二年：1.對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，優(yōu)化模型的參數(shù)設(shè)置，提高分類模型的準(zhǔn)確率和性能;2.繼續(xù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，評估該方法的在公開數(shù)據(jù)集上的性能和準(zhǔn)確率，并與已有方法進(jìn)行比較和分析;3.準(zhǔn)備論文初稿。第三年：1.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的總結(jié)、分析與討論，進(jìn)一步完善論文;2.準(zhǔn)備論文終稿，提交學(xué)位論文答辯;3.完成論文答辯。六、可行性分析本研究依托團(tuán)隊(duì)已有的實(shí)力和經(jīng)驗(yàn)，基于國內(nèi)外已有的相關(guān)文獻(xiàn)和技術(shù)，采用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行乳腺癌X光攝影圖像的分類和輔助診斷，具有一定的可行性和創(chuàng)新性。七、參考文獻(xiàn)[1]Dandekar.K.,Li,J,andCha,K.DetectionandClassificationofMastectomyandLumpectomyImagesofBreastCancer[J].IEEETransactil.nsonInformationTechnologyinBiomedicine,2001,5(4):271-277.[2]李成,王祥,沈潔,等.基于多尺度特征融合與知識蒸餾的乳腺癌X光診斷方法[J].自動化學(xué)報(bào),2020,46(7):1538-1548.[3]劉艷和,康厚民.基于協(xié)同過濾算法的計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)[J].中國衛(wèi)生檢驗(yàn)雜志,2015,25(01):020-023.[4]魏杰勤,王彥炎.基于深度學(xué)習(xí)的乳腺X光診斷[J].中華醫(yī)學(xué)雜志,2018,98(0