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面向计算机辅助诊断的肺分割算法设计与实现的开题报告 一、研究背景 肺部CT图像分割是医学图像处理领域的重要研究方向之一。对于肺CT图像的自动化分割可以帮助医生快速地诊断肺癌、肺结节等疾病，提高诊断效率和精确度。因此，面向计算机辅助诊断的肺分割算法实现意义重大。 二、研究内容 本课题拟研究面向计算机辅助诊断的肺分割算法设计与实现。具体工作内容如下： 1.肺部CT图像预处理：对采集到的CT影像进行预处理，如均值滤波、中值滤波等方法，以消除图像上的噪声和伪影。 2.肺区域提取：通过阈值分割、边缘检测等算法提取肺部区域。 3.肺部分割：采用全局阈值分割算法对肺部进行分割，将肺部分离出来。 4.后处理：对分割得到的肺部进行后处理，如去除小的孔洞、合并接近的分割区域等，使分割更加精确。 5.性能评估：采用指标如Dice系数、Jaccard系数等对算法的分割效果进行评估和验证。 三、研究计划 第一阶段：文献调研和算法设计。查阅相关领域的文献资料，了解当前肺分割算法的研究状况，设计适合计算机辅助诊断的肺分割算法。 第二阶段：算法实现。使用Python编程语言实现设计好的算法，对肺部CT图像进行分割。 第三阶段：算法优化和性能评估。对实现的算法进行优化，如采用更有效的方法对肺部进行分割、采用图像增强方法等。同时采用Dice系数、Jaccard系数等指标对算法的效果进行评估。 四、预期成果 本课题预期达到以下成果： 1.设计并实现面向计算机辅助诊断的肺分割算法。 2.以实验数据为基础，进行测试和性能评估，并比较不同算法的优缺点。 3.提高肺CT图像分割的准确性和效率，为医生的工作提供辅助和帮助。