基于乳腺X线肿块影像的计算机辅助诊断技术研究的中期报告.docx

基于乳腺X线肿块影像的计算机辅助诊断技术研究的中期报告 本研究旨在开发一种基于乳腺X线肿块影像的计算机辅助诊断技术，以提高医生对乳腺癌的准确性和速度。本文是该研究的中期报告，包括以下内容： 1. 研究背景和目的：介绍乳腺癌的现状和医生在诊断中遇到的困难，提出开发计算机辅助诊断技术的必要性和目标。 2. 数据集采集和预处理：详细介绍了用于训练和测试该技术的乳腺X线肿块影像数据集的采集方法和预处理过程，包括采集设备、图像清洗、分割、标注等。 3. 特征提取和分类算法：介绍了本研究采用的特征提取和分类算法，包括传统的图像处理方法和深度学习方法。提出了基于深度学习的卷积神经网络模型，并描述了其结构和训练过程。 4. 中期实验结果和分析：给出了基于本研究提出的算法在数据集上进行的实验结果和分析，包括准确率、召回率、F1值等指标，并与传统方法进行了比较。 5. 存在问题和下一步工作：讨论了当前算法的不足和可改进之处，并提出了下一步工作的计划，包括改进算法、扩充数据集、进行临床验证等。 总之，本研究为开发乳腺癌的计算机辅助诊断技术做出了初步探索，具有一定的创新性和实用性，但仍需进一步完善和验证。