乳腺鉬X光片上微鈣化點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)的研究的開題報(bào)告

乳腺鉬X光片上微鈣化點(diǎn)的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)的研究的開題報(bào)告一、選題背景乳腺癌是女性中最常見的惡性腫瘤之一，且具有發(fā)病率高、易復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移等特點(diǎn)。其中乳腺鉬X光片檢測(cè)是乳腺癌的診斷手段之一，可以發(fā)現(xiàn)微鈣化點(diǎn)，同時(shí)該技術(shù)具有操作簡(jiǎn)單、無創(chuàng)、易于接受等優(yōu)點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)的乳腺鉬X光片檢測(cè)存在誤判率高、稀釋效應(yīng)等問題。為了解決這些問題，計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。二、選題意義計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)更小的乳腺微鈣化點(diǎn)，提高了乳腺癌的篩查和診斷準(zhǔn)確性，減少了漏診和誤診的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)提高患者的生存率和生活質(zhì)量具有重要意義。三、研究內(nèi)容本研究將通過對(duì)已建立的乳腺鉬X光片數(shù)據(jù)集的分析，研究如何利用計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)技術(shù)提高鉬X光片上微鈣化點(diǎn)的檢測(cè)準(zhǔn)確率和可靠性。主要研究內(nèi)容包括：1.對(duì)已有的乳腺鉬X光片數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究分析，找出其中微鈣化點(diǎn)的分布規(guī)律和特征。2.建立計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)算法，包括預(yù)處理、分割、特征提取和分類等部分，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、快速的微鈣化點(diǎn)檢測(cè)。3.進(jìn)行算法驗(yàn)證，主要包括對(duì)已有鉬X光片數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)效果評(píng)估和鉬X光片的真實(shí)患者檢測(cè)效果評(píng)估。四、研究方法1.數(shù)據(jù)分析法：對(duì)已有乳腺鉬X光片數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和方式分析。2.計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)算法：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，建立包括預(yù)處理、分割、特征提取和分類等部分的計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)算法。3.算法驗(yàn)證：對(duì)已有鉬X光片數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測(cè)效果評(píng)估，并通過真實(shí)患者的乳腺鉬X光片檢測(cè)進(jìn)行驗(yàn)證。五、研究預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.建立高準(zhǔn)確度的乳腺微鈣化點(diǎn)檢測(cè)計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)算法，解決了傳統(tǒng)檢測(cè)方法的誤判率高、稀釋效應(yīng)等問題。2.實(shí)現(xiàn)對(duì)鉬X光片微鈣化點(diǎn)的自動(dòng)化、快速分析和檢測(cè)，提高了檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。3.提高乳腺癌的篩查和診斷準(zhǔn)確性，促進(jìn)對(duì)早期乳腺癌的診斷和治療，提高患者的生存率和生活質(zhì)量。六、研究實(shí)施計(jì)劃本研究總計(jì)時(shí)長為12個(gè)月，預(yù)計(jì)實(shí)施計(jì)劃如下：1.第1個(gè)月：收集和整理乳腺鉬X光片數(shù)據(jù)集并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。2.第2至6個(gè)月：建立計(jì)算機(jī)輔助檢測(cè)算法，包括預(yù)處理、分割、特征提取和分類等部分。3.第7至10個(gè)月：進(jìn)行算法驗(yàn)證，包括對(duì)鉬X光片數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)效果評(píng)估和真實(shí)患者的乳腺鉬X光片檢測(cè)進(jìn)行驗(yàn)證。4.第11至12個(gè)月：撰寫論文并進(jìn)行答辯。七、參考文獻(xiàn)1.Li,H.,Chen,B.,Liang,X.,Li,J.,Li,Y.,&Liang,L.(2018).Computer-aideddetectionofmicrocalcificationclustersinmammogramsusingaconvolutionalneuralnetworkoptimizedbyparticleswarmoptimization.Journalofmedicalsystems,42(7),135.2.Wei,W.W.,Yan,S.H.,Zhang,C.W.,&Qiu,Z.Q.(2019).StudyontheClassificationMethodofBreastMicrocalcificationsinInfraredThermalImagingBreastSpectroscopy.AdvancesinWirelessandOpticalCommunication,pp.417-422.3.Wang,Q.,Gao,J.,&Yu,H.(2020).MicrocalcificationDetectioninMammographyImagesBasedonImproved