基于深度学习的胸部疾病检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，胸部疾病已成为全球范围内主要的健康问题之一，其发病率和死亡率均呈现上升趋势。

传统的胸部疾病诊断主要依赖于医生的经验和影像学检查，但这种方法存在着主观性强、效率低等问题。

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其重要分支，在医学图像处理领域展现出巨大的应用潜力，为胸部疾病的自动检测和诊断提供了新的思路和方法。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，深度学习在医学图像分析领域取得了显著进展，尤其是在胸部疾病检测方面，已有多项研究取得了突破性成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的胸部疾病检测方面展开了大量研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是利用深度学习技术构建胸部疾病检测模型，并开发相应的系统进行验证和应用。

1. 主要内容

1.数据集构建：收集和整理大规模、高质量的胸部医学影像数据集，包括胸部x光、ct等多种模态数据，并进行数据清洗、标注等预处理操作。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：(1)文献调研：查阅国内外相关文献，了解深度学习在胸部疾病检测领域的最新研究进展，为研究方案的设计提供参考。

(2)数据收集与预处理：从公开数据集、合作医院等途径获取胸部医学影像数据，并对数据进行清洗、标注、增强等预处理操作，构建高质量的训练和测试数据集。

(3)模型构建与优化：选择合适的深度学习模型，例如卷积神经网络、目标检测网络等，并根据胸部疾病的特点进行模型结构设计和参数优化，以提高模型的检测性能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：(1)提出一种基于深度学习的胸部疾病多类别分类模型，能够同时识别多种常见的胸部疾病，例如肺炎、肺结核、肺癌等。

(2)针对胸部医学影像的特点，对深度学习模型进行优化，例如采用多尺度特征融合、注意力机制等方法，以提高模型的检测精度和鲁棒性。

(3)开发基于深度学习的胸部疾病检测系统，提供用户友好的界面和操作流程，为医生和患者提供便捷的辅助诊断工具。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张道强,张磊,杜博,等.基于深度学习的医学影像分割综述[j].中国图象图形学报,2021,26(02):271-293.

[2] 邓志鹏,刘浏,李涛,等.深度学习在医学图像处理中的应用研究进展[j].电子学报,2017,45(08):1915-1927.

[3] 孙哲南,谢伟信,陈奕彬,等.深度学习在肺部影像疾病检测中的应用进展[j].中国医疗设备,2021,36(01):140-145.