【开题报告】基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割

论文题目

基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割

一、选题意义

1.课题研究的目的和意义
1.1选题目的
脑部疾病是高致残致死率的疾病之一,对人们的生活质量和生命安全都有着十分重大的影响,所以各个国家都开始对脑部疾病的研究重视起来。帕金森、脑胶质瘤、阿茨海默症(Alzheimer's disease,AD)、抑郁症、脑中风等都是常见的脑部疾病。
如果能够提前预测脑部疾病,在早期就进行精确的诊断并干预治疗,那么患者的治愈率会大幅提升并且愈后的生活质量会有很大的改善。
1.2选题意义
卷积神经网络可以仿造生物的视知觉机制构建,可以进行监督学习非监督学习,其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征,而尽管基于脑部MRI分割算法趋向于发展全自动、快速、准确的分割方法,但是通过卷积神经网络的运用可以通过神经网络模型提高图像分割精度,随着技术愈发发达的今天,精确度显得尤为重要,所以提高使用卷积神经网络进行脑部MRI具有重要的研究价值。

  • 研究背景
  1. 研究背景
    卷积神经网络(简称 CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络,是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此也被称为“平移不变人工神经网络

磁共振图像,即 MRI 图像,为多参数成像,具有非常高的敏感度,所以在脑部疾病的诊断中,医生多用 MRI 图像进行诊断分析。因此,针对脑部 MRI 图像的计算机辅助诊断技术的研究也是医学图像处理这一交叉学科的重要研究内容。在计算机辅助分析诊断脑部 MRI 图像技术中,最关键的任务之一就有图像的分割。

卷积神经网络长期以来是图像识别领域的核心算法之一,并在学习数据充足时有稳定的表现。对于一般的大规模图像分类问题,卷积神经网络可用于构建阶层分类器中用于提取图像的判别特征以供其它分类器进行学习。对于后者,特征提取可以人为地将图像的不同部分分别输入卷积神经网络,也可以由卷积神经网络通过非监督学习自行提取。所以当两者结合在一起时卷积神经网络的应用可以帮助MRI图像分割进行精度的提高

三、研究内容

3.研究内容
基于MRI的脑部图像自动分割是使用计算机技术实现对MRI脑图像的病灶区和正常组织区的分割和标注,能够有效地辅助医生进行脑的临床诊断和治疗。由于脑组织结构复杂边界也较为模糊,脑部图像的精确分割是一项具有挑战性的任务。

方法:基于卷积神经网络的分割方法是一种高效率和高精度的脑分割方法,可以自主学习并提取图像的复杂特征。近年来,由于卷积神经网络在自然语义图像的处理上表现出了良好的性能,所以研究者尝试将其应用到医学图像领域。医学图像容易受到灰度、目标还有噪声的干扰,图像会表现出较为突出的特性,使用传统的医学图像分割算法难以精确的将图像有效分割。

四、进度和时间安排

4.进度安排
2021年12月20日——2022年2月28日  文献调研、完成数据整理及周记
2022年3月1日——2022年3月20日  完成毕业设计初稿
2022年3月21日——2022年4月20日  论文基本定稿、毕业论文审阅、准备盲审查重
2022年4月21日——2022年5月15日  准备答辩PPT并试讲
2022年5月16日——2022年5月20日  参加论文答辩

五、参考文献

[1]李梓萌. 脑部MRI图像的分割与识别[D]. 2020.
[2]蔡杨,苏明旭,蔡小舒 基于卷积神经网络的混合颗粒分类法研究[D].doi:10.3788/AOS201939.0712002

[3]徐婷宜. 基于卷积神经网络的医学图像分割算法研究[D].扬州大学,2021.DOI:10.27441/d.cnki.gyzdu.2021.001408.                              

六、技术方案

  1. 数据准备。首先需要准备MRI图像数据集,可以使用公开数据集或自己采集数据。将数据集分为训练集、验证集和测试集,分别用于训练、验证和测试模型。
  2. 图像预处理。对MRI图像进行预处理,包括图像的裁剪、归一化、去噪等操作,以增强图像质量和特征提取效果。
  3. 构建卷积神经网络模型。使用CNN模型进行图像分割,可以选择一些经典的CNN模型,如U-Net、ResNet等。在本方案中,我们使用U-Net模型进行分割,该模型具有较好的分割效果和性能。
  4. 训练模型。使用训练集对模型进行训练,选择合适的损失函数和优化器,通过反向传播算法更新模型的权重和偏置。在训练过程中,可以通过验证集对模型进行验证和调整参数。
  5. 测试模型。使用测试集对训练好的模型进行测试,评估模型的性能和准确率。可以根据测试结果对模型进行优化和改进。
  6. 实现细节。在实现过程中,需要注意一些细节问题,如数据加载、批量处理、超参数调整等。可以使用Python中的NumPy、Pillow等库进行数据处理和图像操作。同时,可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现CNN模型和训练过程。
  7. 应用实例。使用训练好的模型对新的脑部MRI图像进行分割,可以应用于医学研究、临床诊断等领域。例如,可以对脑部肿瘤、脑积水等疾病进行自动检测和诊断。

以上是一个基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割的技术方案,具体实现过程需要根据实际情况进行调整和优化。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/180754.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

最新AIGC创作系统ChatGPT系统源码+DALL-E3文生图+图片上传对话识图/支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型

一、AI创作系统 SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统,支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美,可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI…

使用 Nginx Ingress 快速实现 URL 重写

什么是URL重写 URL重写(URL rewriting)是一种在Web服务器上修改或转换请求URL的过程。它通常涉及使用服务器配置或规则来更改传入的URL,以便在不改变实际请求资源的情况下,实现不同的行为,如重定向、路径映射、参数处…

如何用眼精星票证识别系统识别名片?

近年来,随着信息化技术的不断发展,越来越多的人开始使用电子名片来进行商务交流和信息传递。然而,如何将纸质名片转化为电子名片并结构化数据,却一直是许多人的难题。本文将介绍一种使用眼精星票证识别系统的方法,将纸…

应用在智能手环距离检测领域的数字红外接近检测模块

智能手环是现代人日常生活中的一种智能配件,可以帮助我们记录运动数据、监测身体健康状况等。然而,对于许多用户来说,关注的问题之一就是智能手环的有效距离和精准度。智能手环通过内置传感器收集数据并将其发送到手机或其他设备上进行处理。…

第二十章多线程

线程简介 java语言提供了并发机制,程序员可以在程序中执行多个线程,每一个线程完成一个功能,并与其他线程并发运行。 一个进程是一个包含有自身地址的程序,每个独立执行的程序都称为进程。也就是说每个正在执行的程序都是一个进…

如果每天工资按代码行数来算,来看看你每天工资是多少

说在前面 😼😼如果每天的工资取决于我们所编写的代码行数,那么我们的生活会发生怎样的改变?来看看你的同事们今天都提交了多少代码吧,看看谁是卷王,谁在摸鱼(🐶🐶狗头保命…

汇编语言指令大全30条

汇编语言(Assembly language)是一种低级编程语言,每种计算机都有一种特殊的汇编语言,程序员可以用它编写程序。汇编语言是机器语言的一种高级形式,由一系列的命令组成,这些命令通常由英文单词或缩写表示。 …

DNS协议、ICMP协议、NAT技术

文章目录 一.DNS协议1.DNS背景2.域名简介3.域名解析过程4.使用dig工具分析DNS过程 二.ICMP协议1.ICMP功能2.ICMP协议格式3.ping命令4.一个值得注意的坑5.traceroute命令 三.NAT技术1.NAT技术背景2.NAT IP转换过程3.NAPT4.NAT技术的缺陷5.NAT和代理服务器 四.网络协议总结1.应用…

多线程(进程池代码)

线程池介绍 那究竟什么是线程池呢? 线程池是一种线程使用模式. 线程过多会带来调度开销,进而影响缓存局部性和整体性能. 而线程池维护着多个线程,等待着监督管理者分配可并发执行的任务. 这避免了在处理短时间任务时创建与销毁线程的代价. 线…

19元月租的流量卡有长期套餐吗?看看你选对流量卡了吗!

当我们购买流量卡时,会看到有很多宣传19元长期套餐的流量了,那么这些宣传是真的还是假的呢? ​  其实据小编了解,如果是你在网上申请的大流量卡,而且是运营商推出的正规流量卡,在没有任何套路的情况下&a…

【安装指南】MySQL和Navicat下载、安装及使用详细教程

目录 ⛳️1.【MySQL】安装教程 1.1 获取下载包 1.2 MySQL安装 1.2.1 MySQL工具安装 1.2.2 MySQL环境变量 1.2.3 验证MySQL安装成功 ⛳️2.【Navicat-v15】的安装和无限使用 ⛳️3.【测试Navicat连接MySQL】 ⛳️1.【MySQL】安装教程 1.1 获取下载包 前往官网获取压缩包…

企业认为绩效考核艰难的原因

考核指标是绩效管理的基础和依据,是所有工作的出发点,所谓差之毫厘,谬以千里,若考核所选指标有问题,那由此导出的结果必然有问题。 绩效管理,绝对是企业管理中处境最尴尬、令人又爱又恨的一项工作明知它是…

如何利用BI系统

随着技术的深度发展,企业内部的各类数据已经受到了前所未有的重视,越来越多的企业已经重视了商业智能BI系统对于企业内部数据的分析作用。BI系统可以帮助企业更好的理清楚数据和做出相对的决策,从而有了决策依据和提升企业的运转效率。那么如…

什么是虚拟化?如何监控虚拟化设备

虚拟化是创建物理 IT 资源(如服务器或桌面)的虚拟版本的行为,虚拟机(VM)是在物理主机设备上创建的,VM 的行为与物理设备完全相同,并且可以从主机运行不同的操作系统。 例如,您可以在…

网络篇---第六篇

系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、HTTP1.0、HTTP1.1、HTTP2.0的关系和区别二、说说HTTP协议与TCP/IP协议的关系三、如何理解HTTP协议是无状态的?前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章…

flutter TextField 控制焦点位置

背景 使用Visibility来控制清理按钮的显示和隐藏,在设置Visibility的状态时,会导致TextField焦点丢失。使用AnimatedOpacity代替Visibility 在光标丢失后手动设置光标位置 void _setFocus({int? baseOffset}) {final int currentPosition baseOffset ?…

Swift构造器继承链

类类型的构造器代理 Swift构造器需遵循以下三大规则: 指定构造器必须调用它直接父类的指定构造器方法便利构造器必须调用同一个类中定义的其他初始化方法便利构造器在最后必须调用一个指定构造器 两段式构造过程 Swift 中类的构造过程包含两个阶段。第一个阶段&a…

命令模式 rust和java实现

文章目录 命令模式介绍javarustrust仓库 命令模式 命令模式(Command Pattern)是一种数据驱动的设计模式。请求以命令的形式包裹在对象中,并传给调用对象。调用对象寻找可以处理该命令的合适的对象,并把该命令传给相应的对象&…

Go语言简要介绍

Golang是一种编程语言,也称为Go或者Go语言。它是由Google开发的一种编译型、静态类型的语言。Golang的目标是提高程序开发的效率,同时保证程序的性能和安全。 Golang在语法结构上类似于C语言,但是通过引入新的概念和语法,比如gor…

Springboot 中 指定 AspectJ 的织入模式

在Spring Boot中,AspectJ的织入模式可以通过以下两种方式进行明确指定: 使用配置文件(application.properties或application.yml):在Spring Boot的配置文件中,可以添加以下属性来指定AspectJ的织入模式&am…