1. 毕业设计（论文）主要内容：
医学图像处理是数字图像处理在医学领域的一个重要应用。其对于提高辅助医疗水平，帮助医生快速分析处理医学图片中的信息具有重要意义。病理图像检查是诊断和筛选消化系统癌症的重要方法，数字病理学允许远程检查高分辨率的全图（WSI）。对偏远地区提供远程,缩短病人疾病的诊断时间具有积极作用。但是，对WSI进行手动分析对于病理学家而言仍然是一项耗时的任务，开发医学图像处理模型以自动检测可以提供有效协助。本课题对面向印戒细胞检测以及结肠镜组织分割与分类图像处理技术研究开展深入研究，掌握不同病理图像中的目标细胞自动检测方法，得到高效可靠的检测、分割模型，为医学辅助诊断提供实践指导。具体内容如下：
1、不同病理图像中的目标细胞自动检测方法研究；
2、不同病理图像中的目标细胞分类和分割方法研究；
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 通过本课题的训练，培养学生动手能力、分析问题及解决问题的能力；
2. 翻译与本课题相关的英文资料（不少于3000中文字符）；
3. 查阅文献资料，撰写开题报告（不少于5000中文字符）；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-2周，完成开题报告和文献翻译，完成开题答辩；
3-4周，掌握不同病理图像中的目标细胞自动检测方法；
5-7周，分析数据集特点，选择适合的深度学习模型；
4. 主要参考文献
[1] 冈萨雷斯. 数字图像处理[M]. 电子工业出版社, 2003.
[2]Pratt W K. Digital image processing: 3rd edition[M]. New York: WileyInter-science.
[3] 张杰，赵惠军，李贤威，等. 基于深度学习方法检测皮肤镜图像中黑色素瘤的研究进展与展望[J]. 医疗卫生装备，2018，39（11）：90-95.
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