基于B超图像的脂肪肝严重程度识别的任务书任务背景：脂肪肝是一种常见的肝脏疾病，很多人患有不同程度的脂肪肝，严重时会导致肝炎、肝硬化等疾病。因此，及时识别脂肪肝的严重程度十分重要。任务描述：本任务需要基于B超图像，实现脂肪肝严重程度的识别，分为以下部分：1.数据集的获取和预处理：收集包含脂肪肝图像的数据集，并进行预处理，如图像去噪、尺寸统一等。2.特征提取：从图像中提取相关特征，如肝脏大小、脂肪含量、肝脏纹理等。3.建立模型：根据提取的特征，建立分类模型，可以使用传统机器学习算法或深度学习算法。4.模型的评估：使用评价指标如准确率、召回率、F1值等对模型进行评估。5.结果分析：对模型的结果进行分析，找出模型存在的问题并进行改进。任务成果：1.数据集处理代码：对数据集进行预处理的代码。2.特征提取代码：从图像中提取特征的代码。3.模型训练代码：基于特征建立模型并进行训练的代码。4.模型评估代码：对训练出的模型进行评估的代码。5.报告文档：包括数据处理、特征提取、模型建立、评估结果、问题分析和改进思路等部分。6.必要的演示视频：包括输入数据、输出结果和实现过程的演示，方便其他人了解该任务的实现方法。