基于分形理论的肺部CT图像纹理分析的任务书任务背景随着计算机科学和医学工程学的发展，肺部计算机断层扫描（CT）图像成为了临床医学检测、诊断和治疗肺部疾病的重要手段之一。纹理分析是一种利用图像中像素之间的关系和灰度分布特性来描述图像组织结构的方法。肺部CT图像的纹理分析可以提供对肺部组织结构的定量评价，为肺癌、肺部炎症、肺气肿等肺部疾病的诊断和治疗提供了重要的参考信息。分形理论是描述自然界中自相似现象的重要工具，已广泛应用于医学图像处理领域。分形分析可以提供更全面和有用的信息来描述图像纹理，并提高对生物医学信号的区分能力。因此，基于分形理论的肺部CT图像纹理分析成为了当前研究的热点之一。任务描述本任务旨在通过基于分形理论的肺部CT图像纹理分析来实现对肺部组织结构的定量评价，为肺部疾病的诊断和治疗提供参考信息。具体任务如下：1.收集肺部CT图像数据集。选取符合研究需要的肺部CT图像数据集，并进行图像预处理及标准化。2.实现基于分形理论的肺部CT图像纹理分析。实现基于分形理论的肺部CT图像纹理分析方法，提取图像纹理特征。3.分析不同肺部疾病的纹理特征差异。对不同肺部疾病的图像纹理特征进行统计分析，探讨肺部组织结构变化与疾病发生的相关性。4.构建肺部疾病诊断模型。利用机器学习等方法建立肺部疾病诊断模型，为肺部疾病的诊断提供参考依据。5.总结研究成果。撰写研究报告，总结研究成果，并提出未来的研究方向。任务成果1.肺部CT图像数据集整理和处理方法2.基于分形理论的肺部CT图像纹理分析方法以及纹理特征提取代码3.不同肺部疾病的纹理特征统计分析结果4.利用机器学习等方法建立的肺部疾病诊断模型5.研究报告