关联分类算法研究及其在医学图像数据挖掘中的应用的任务书任务名称：关联分类算法研究及其在医学图像数据挖掘中的应用任务背景：医学图像数据具有海量、复杂、多维的特点，传统的数据挖掘方法已经不能适应医学图像数据的需求。因此，如何通过合适的数据挖掘算法有效地进行医学图像数据分析和分类成为一个热门的研究领域。任务描述：本任务的主要目标是研究关联分类算法并探讨其在医学图像数据挖掘中的应用。具体任务如下：1.综述关联分类算法的基本原理和常见方法，并对其进行分类总结；2.调研和分析目前在医学图像领域中使用的关联分类算法，并对其优缺点进行评价；3.针对医学图像分类的特点和需求，研究和改进相应的关联分类算法，提高算法的准确性和可靠性；4.基于所研究的关联分类算法，探讨其在医学图像数据挖掘中的应用，并设计相应的实验和评价指标；5.利用公开数据集和实验室已有的医学图像数据，进行实验验证，分析算法的性能和适用性。任务要求：1.具有较好的数学和计算机基础，熟练掌握数据挖掘算法和机器学习相关知识；2.熟悉医学图像分类的基本流程和技术，了解医学图像数据的特点和应用场景；3.具有一定的编程能力，熟练使用数据挖掘和机器学习相关工具，如Python、R等；4.具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够积极参与讨论和交流；5.研究成果需能够撰写详细的实验和分析报告，并有可能发表相关学术论文。参考文献：[1]WuJ,ZhangY.Asurveyonassociationclassification[J].Artificialintelligencereview,2018,50(3):349-371.[2]LiX,ZhangY,LiuY,etal.Acomparativestudyofsupervisedandunsupervisedmachinelearningalgorithmsformultimodalmedicalimageanalysis[J].Medicalimageanalysis,2019,58:101547.[3]CaruanaR.Multitasklearning[J].Machinelearning,1997,28(1):41-75.[4]MearsER,ZhangYD,Valdes-HernandezM,etal.MachinelearningclassificationofAlzheimer'sdiseaseusingresting-statefMRI[J].Neuroscienceletters,2020,716:134639.