结直肠组织的病理图像分割开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

结直肠癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率逐年上升。

早期诊断和及时治疗是提高结直肠癌患者生存率的关键。

病理组织学检查是诊断结直肠癌的金标准，通过显微镜观察组织切片，可以确定肿瘤的良恶性、分级、浸润深度等重要信息，为临床制定治疗方案提供依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着数字病理技术的发展和深度学习技术的兴起，结直肠组织病理图像分割的研究取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在结直肠组织病理图像分割领域开展了一系列研究工作，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对结直肠组织病理图像的特点，研究高效、准确的图像分割方法，主要内容包括：
1.数据集构建与预处理:收集和整理大规模、高质量的结直肠组织病理图像数据，并进行数据清洗、标注、增强等预处理操作，为模型训练和评估提供数据基础。

2.分割模型设计与训练:研究和比较现有的医学图像分割方法，设计一种适合结直肠组织病理图像特点的深度学习分割模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和系统开发相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入调研国内外关于结直肠组织病理图像分割、深度学习、医学图像处理等相关领域的文献资料，了解最新的研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集构建与预处理:收集和整理公开的结直肠组织病理图像数据集，以及与医院合作获取相关数据。

对原始数据进行质量评估、筛选和清洗，并进行图像标注、格式转换、数据增强等预处理操作，构建大规模、高质量的结直肠组织病理图像数据集。

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.构建大规模、高质量的结直肠组织病理图像数据集:针对现有公开数据集规模小、质量参差不齐的问题，本研究将收集和整理更大规模、更高质量的结直肠组织病理图像数据，并进行精细化标注和数据增强，为模型训练和评估提供更可靠的数据基础。

2.设计高效、准确的深度学习分割模型:针对结直肠组织病理图像的特点，本研究将设计一种结合多尺度特征融合、注意力机制等技术的深度学习分割模型。

该模型将能够更好地捕捉图像的全局和局部特征，提高分割精度和效率。

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.曹晓荣,陈武凡. 基于深度学习的医学图像分割研究综述[j]. 中国图象图形学报, 2020, 25(6): 1069-1088.

2.李振波,陈武凡. 基于深度学习的医学图像分割技术综述[j]. 计算机工程与科学, 2020, 42(01): 118-129.

3.张俊,王金龙,刘文予,等. 基于深度学习的医学图像分割方法综述[j]. 自动化学报, 2020, 46(01): 32-48.