CT心脏图像分级检索技术研究的中期报告一、研究背景与意义心脏病是影响人类健康的一种常见疾病，其中冠心病是引起心脏病死亡的最主要原因。早期诊断和治疗对于心脏疾病的预防、控制以及治疗具有重要意义。冠心病的检测和诊断方法主要包括医学影像学检查和心血管功能检查。目前CT（ComputedTomography，计算机断层摄影）技术在心脏疾病的检测和诊断上已经得到广泛应用，CT心脏图像的自动化分析技术可以大大提高医生对于心脏疾病的诊断精度和效率，对于临床医生和患者来说都是非常重要的。二、当前研究现状CT心脏图像的分级检索技术是目前国内外研究比较活跃的领域之一。其他的研究还包括基于深度学习的心脏图像分析技术，心脏图像的自动分割技术等。具体来说，目前已有很多学者基于传统方法，在CT心脏图像上进行分级检索方面的研究，如基于纹理信息、形态学特征等的分级检索方法，但这些方法存在一些局限性，例如对心脏图像的分割效果依赖较大，不够准确；而基于深度学习技术的分级检索方法受到了GPU计算、数据标注难度等因素的限制。三、研究内容及进展本课题研究基于深度学习技术的CT心脏图像分级检索方法。在前期的工作中，我们针对本研究任务搜集了大量的CT心脏图像数据，以此来构建和优化深度学习模型。使用深度学习技术，在该数据集上训练网络，以学习到心脏图像数据的高层次特征，从而实现对CTRADS分级标准的自动化识别，并且利用该方法，我们成功地对来自CT心脏图像数据库的成千上万张心脏图像进行了分级检索。目前，我们还在进一步地完善模型并开展实验评估。四、预期成果与意义预期在本研究中建立起一套基于深度学习的CT心脏图像分级检索系统，可以为临床医生提供更加实用的工具，确保心脏疾病的及早诊断和精准治疗，有助于降低冠心病等心脏疾病的发病率和死亡率，促进人口健康和社会经济的可持续发展。