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1. 毕业设计（论文）主要内容：
肺癌是世界上死亡人数最高的癌症之一，肺癌研究具有高度的临床意义。
同时，合格的病理学家人数太少，无法满足全球巨大的临床需求，尤其是在像中国这样的肺癌患者人口众多的国家。
本论文在调研当前医学图像处理中主流目标检测与分类识别算法的基础上，以全肺组织病理学中的肺癌作为研究对象，采用合适有效的算法完成对肺癌的自动检测与分类。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、调研医学图像处理中主流目标检测与识别算法；
2、肺癌检测与分类系统构建，包括数据处理、核心算法、结果可视化与交互界面；
3、误差分析与结果比较。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2019.12-2020.2，查找资料，文献归纳、分析、整理，撰写开题报告、翻译英文资料；
2020.2-2020.3，学习相关编程框架，完成数据集的处理与分析，并完成肺癌检测的程序代码编写与调试；
4. 主要参考文献
[1] Li Z,Hu Z, Xu J, et al. Computer-aided diagnosis of lung carcinoma using deeplearning-a pilot study[J]. arXiv preprint arXiv:1803.05471, 2018.
[2] BychkovD, Turkki R, Haglund C, et al. Deep learning for tissue microarray image-basedoutcome prediction in patients with colorectal cancer[C]//Medical Imaging 2016:Digital Pathology. International Society for Optics and Photonics, 2016, 9791:979115.
[3] Xu Y,Li Y, Wang Y, et al. Gland instance segmentation using deep multichannel neuralnetworks[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2017, 64(12):2901-2912.
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