医学组织学细胞图像检测算法研究任务书

 2021-12-23 08:12

全文总字数:1086字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

组织病理学细胞图像的检测为医学图像领域的重要研究方向,被广泛应用于计算机辅助诊断、生物学研究等领域。

随着深度学习的兴起,神经网络被广泛应用于医学图像分析中,能够实现对组织学细胞图像的自动检测。

本课题基于卷积神经网络理论与技术,研究并实现组织学细胞的有效检测。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1)学习MATLAB编程语言,熟悉编程平台;

2)学习并掌握卷积神经网络的理论原理;

3)进行软件编程,完成组织学细胞图像的预处理和检测实验;

4)完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-2周:收集与课题相关的教材,期刊,论文等,熟悉相关理论知识。确定方案,完成开题报告;

第3-5周:学习并熟悉MATLAB编程语言,学习卷积神经网络的理论;

第6-9周:下载数据集,研究并实现组织学图像细胞核图像预处理;

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4. 主要参考文献

[1] Ram S, Rodriguez J J. Size-invariant detection of cell nuclei in microscopy images[J]. IEEE transactions on medical imaging, 2016, 35(7): 1753-1764.

[2] 曹贵宝. 随机森林和卷积神经网络在神经细胞图像分割中的应用研究[J]. 山东大学学院, 2014, 1: 123-153.

[3] 马祥.基于卷积神经网络的低分辨率细胞图像特征融合算法研究[D].西安理工大学,2019.

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