【开题报告】基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割

论文题目	基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割
一、选题意义 1.课题研究的目的和意义 1.1选题目的 脑部疾病是高致残致死率的疾病之一，对人们的生活质量和生命安全都有着十分重大的影响，所以各个国家都开始对脑部疾病的研究重视起来。帕金森、脑胶质瘤、阿茨海默症（Alzheimer's disease,AD）、抑郁症、脑中风等都是常见的脑部疾病。 如果能够提前预测脑部疾病，在早期就进行精确的诊断并干预治疗，那么患者的治愈率会大幅提升并且愈后的生活质量会有很大的改善。 1.2选题意义 卷积神经网络可以仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，而尽管基于脑部MRI分割算法趋向于发展全自动、快速、准确的分割方法，但是通过卷积神经网络的运用可以通过神经网络模型提高图像分割精度，随着技术愈发发达的今天，精确度显得尤为重要，所以提高使用卷积神经网络进行脑部MRI具有重要的研究价值。
研究背景 研究背景 卷积神经网络（简称 CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络“。 磁共振图像，即 MRI 图像，为多参数成像，具有非常高的敏感度，所以在脑部疾病的诊断中，医生多用 MRI 图像进行诊断分析。因此，针对脑部 MRI 图像的计算机辅助诊断技术的研究也是医学图像处理这一交叉学科的重要研究内容。在计算机辅助分析诊断脑部 MRI 图像技术中，最关键的任务之一就有图像的分割。 卷积神经网络长期以来是图像识别领域的核心算法之一，并在学习数据充足时有稳定的表现。对于一般的大规模图像分类问题，卷积神经网络可用于构建阶层分类器中用于提取图像的判别特征以供其它分类器进行学习。对于后者，特征提取可以人为地将图像的不同部分分别输入卷积神经网络，也可以由卷积神经网络通过非监督学习自行提取。所以当两者结合在一起时，卷积神经网络的应用可以帮助MRI图像分割进行精度的提高。
三、研究内容 3.研究内容 基于MRI的脑部图像自动分割是使用计算机技术实现对MRI脑部图像的病灶区和正常组织区的分割和标注,能够有效地辅助医生进行脑部的临床诊断和治疗。由于脑组织结构复杂，边界也较为模糊,脑部图像的精确分割是一项具有挑战性的任务。 方法:基于卷积神经网络的分割方法是一种高效率和高精度的脑部分割方法,可以自主学习并提取图像的复杂特征。近年来，由于卷积神经网络在自然语义图像的处理上表现出了良好的性能，所以研究者尝试将其应用到医学图像领域。医学图像容易受到灰度、目标还有噪声的干扰，图像会表现出较为突出的特性，使用传统的医学图像分割算法难以精确的将图像有效分割。
四、进度和时间安排 4.进度安排 2021年12月20日——2022年2月28日  文献调研、完成数据整理及周记 2022年3月1日——2022年3月20日  完成毕业设计初稿 2022年3月21日——2022年4月20日  论文基本定稿、毕业论文审阅、准备盲审查重 2022年4月21日——2022年5月15日  准备答辩PPT并试讲 2022年5月16日——2022年5月20日  参加论文答辩
五、参考文献 [1]李梓萌. 脑部MRI图像的分割与识别[D]. 2020. [2]蔡杨，苏明旭，蔡小舒 基于卷积神经网络的混合颗粒分类法研究[D].ｄｏｉ：１０．３７８８／ＡＯＳ２０１９３９．０７１２００２ [3]徐婷宜. 基于卷积神经网络的医学图像分割算法研究[D].扬州大学,2021.DOI:10.27441/d.cnki.gyzdu.2021.001408.
六、技术方案 数据准备。首先需要准备MRI图像数据集，可以使用公开数据集或自己采集数据。将数据集分为训练集、验证集和测试集，分别用于训练、验证和测试模型。 图像预处理。对MRI图像进行预处理，包括图像的裁剪、归一化、去噪等操作，以增强图像质量和特征提取效果。 构建卷积神经网络模型。使用CNN模型进行图像分割，可以选择一些经典的CNN模型，如U-Net、ResNet等。在本方案中，我们使用U-Net模型进行分割，该模型具有较好的分割效果和性能。 训练模型。使用训练集对模型进行训练，选择合适的损失函数和优化器，通过反向传播算法更新模型的权重和偏置。在训练过程中，可以通过验证集对模型进行验证和调整参数。 测试模型。使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型的性能和准确率。可以根据测试结果对模型进行优化和改进。 实现细节。在实现过程中，需要注意一些细节问题，如数据加载、批量处理、超参数调整等。可以使用Python中的NumPy、Pillow等库进行数据处理和图像操作。同时，可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来实现CNN模型和训练过程。 应用实例。使用训练好的模型对新的脑部MRI图像进行分割，可以应用于医学研究、临床诊断等领域。例如，可以对脑部肿瘤、脑积水等疾病进行自动检测和诊断。 以上是一个基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割的技术方案，具体实现过程需要根据实际情况进行调整和优化。