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肺部CT图像分析及特征提取研究的开题报告
一、研究背景与意义
肺部疾病是近年来全球范围内健康领域面临的重要问题之一，而肺
部CT图像检查在肺部疾病的筛查、诊断和治疗中起着重要的作用。随着
医学图像处理技术的发展，利用计算机进行肺部CT图像分析与特征提取，
可以更加全面、准确地反映肺部疾病的病理特征和变化，为肺部疾病的
早期筛查、诊断和治疗提供科学依据。
二、研究内容和方法
本研究主要以肺部CT图像为研究对象，通过分析图像进行肺部疾病
的筛查、诊断和治疗研究，具体内容如下：
1.对肺部CT图像进行预处理，包括噪声去除、图像增强等处理方
式。
2.提取肺部CT图像的多个特征指标，如肺部实体、纹理、形态等
特征，用于描述肺部病理特征和变化等情况，为肺部疾病的诊断提供依
据。
3.基于机器学习和深度学习技术，进行肺部疾病的自动识别与分类，
利用大量的肺部CT图像数据和多个特征指标，构建肺部疾病的自动识别
和分类模型。
4.统计和分析不同肺部疾病的图像特征差异，总结肺部疾病的共性
和个性，为肺部疾病的研究提供基础数据。
三、预期研究成果
1.建立肺部疾病的自动识别与分类模型，提高肺部疾病的诊断准确
度和效率。
2.统计分析不同肺部疾病的图像特征差异，总结肺部疾病的共性和
个性，更好地理解和认识肺部疾病的病理特征和变化。
3.提供肺部CT图像处理和分析方法，为肺部疾病的早期筛查、诊
断和治疗提供科学依据。
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