基于CT影像的肺癌计算机辅助诊断关键技术研究的开题报告一、选题背景肺癌是常见的恶性肿瘤，也是目前世界范围内导致人类死亡的三大原因之一。肺癌早期无明显症状，难以早期发现，而且治疗难度较大。在目前的临床诊断和治疗过程中，计算机辅助诊断（CAD）系统逐渐成为了重要辅助手段。基于计算机视觉技术和医学图像，CAD系统能够自动或半自动地提取肺癌影像的特征，分析和辅助医生进行疾病诊断，为临床医生提供更多有用的信息和数据。目前，基于计算机视觉技术的肺癌CAD系统已经取得了很大的进展。其中应用最广泛的是基于CT影像的肺癌CAD系统。随着CT技术不断发展和普及，采用CT影像辅助诊断肺癌的意义越来越重要。在基于CT影像的肺癌CAD系统中，图像预处理、肺部区域分割、肺结节检测与分割、特征提取等技术是系统的关键技术。二、研究目的本研究旨在针对基于CT影像的肺癌CAD系统，着重研究其关键技术，搭建一个较为完整的基于CT影像的肺癌CAD系统。具体来说，本研究将围绕如下目标展开：1.实现图像预处理技术，包括去噪、平滑、直方图均衡化等操作，减少影像噪声，提高图像质量。2.实现肺部区域分割技术，该技术可以帮助CAD系统自动检测肺部区域。这样可以去除胸部其他组织的影响，提高肺部结节的检测速度和准确度。3.实现肺结节检测与分割技术，将肺部结节从CT图像中准确地检测和定位出来，并通过分割技术将结节从影像中分离出来，方便辅助医生对肺结节进行分析和评估。4.实现特征提取技术，抽取出肺部结节的特征，帮助医生更准确地诊断肺癌，并预测其治疗效果和生存率。5.结合实际的CT影像，评估系统的准确性和可行性。三、研究内容1.基于CT影像的肺癌CAD系统研究综述2.基于CT影像的肺部区域分割算法研究3.基于CT影像的肺结节检测与分割算法研究4.基于CT影像的肺癌特征提取算法研究5.基于实际数据的系统实验设计与评估四、研究意义1.提高早期肺癌的检测率与准确度2.降低误诊率，减轻医生负担3.较大程度地实现计算机辅助诊断4.为肺癌的治疗提供更加科学化的决策支持五、研究方案1.研究方法：本研究采用用实验研究的方法，从图像预处理、肺部区域分割、肺结节检测与分割以及特征提取等关键技术入手，进行系统性的研究。2.数据来源：实验采用已有的标准的肺癌CT影像数据，以及本研究自行采集的肺CT影像数据进行实验验证。3.实验工具：采用Matlab作为主要实验工具，结合使用C++语言编程技术，以便更好地实现肺癌CAD系统的构建与可视化。六、研究预期结果通过本研究，我们预期将达到以下目标：1.实现计算机视觉技术在肺癌CAD系统中的应用，并能够较为完整地实现基于CT影像的肺癌CAD系统。2.实现基于CT影像的预处理、肺部区域分割、肺结节检测与分割、特征提取等关键技术。3.设计并实验验证基于CT影像的肺癌CAD系统，并评估其准确性和可行性。4.通过本研究的结果，为肺癌CAD系统的建设和实践提供重要借鉴和参考，有助于提高肺癌的早期检测率和准确率，为肺癌患者的治疗提供更加科学和高效的决策支持。