1. 本选题研究的目的及意义
前列腺癌是男性常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着男性的健康。
前列腺穿刺活检是诊断前列腺癌的金标准，通过显微镜分析穿刺组织切片可以确定癌变区域。
然而，传统的病理诊断方法费时费力，且高度依赖医生的主观经验，存在一定的误诊漏诊风险。
2. 本选题国内外研究状况综述
前列腺穿刺组织的腺体区域自动分割是近年来医学图像分析领域的研究热点之一，国内外学者已对此进行了大量的研究，并取得了一系列进展。
1. 国内研究现状
国内学者在基于传统图像处理方法的前列腺穿刺组织分析方面取得了一定的进展，例如利用图像增强、特征提取和分类器设计等方法进行腺体区域的识别。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对前列腺穿刺组织腺体区域自动分割的关键问题，利用深度学习技术，结合图像处理和模式识别等方法，构建高效准确的腺体区域自动分割模型。
主要内容包括：
1.构建大规模、高质量的前列腺穿刺组织图像数据集，并进行数据预处理和标注，为模型训练和测试提供数据基础。
2.研究和改进深度学习模型，设计适用于前列腺穿刺组织图像特征的网络结构，提高模型对腺体区域的分割精度和效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：-收集来自合作医院的前列腺穿刺组织病理切片图像，构建数据集。
-对原始图像进行预处理，包括图像增强、去噪、标准化等，提高图像质量，以便于后续处理。
-利用专业的医学图像标注工具，对图像中的腺体区域进行手动标注，构建训练和测试数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据集构建：-构建大规模、高质量的前列腺穿刺组织图像数据集，为模型训练提供充足的数据基础，提高模型的泛化能力。
2.模型改进：-针对前列腺穿刺组织图像的特点，对现有的深度学习图像分割模型进行改进，设计更适合的网络结构，提高模型的分割精度和效率。
-探索新的深度学习技术，例如注意力机制、生成对抗网络等，应用于前列腺穿刺组织腺体区域自动分割，提高模型性能。
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] 黎剑波,李建忠,黄华,等.基于深度学习的病理图像分割方法综述[J].生物医学工程学杂志,2020,37(06):1213-1221.
[2] 王坤,王田苗.基于深度学习的医学图像分割研究进展与展望[J].中国医疗设备,2019,34(07):151-156.
[3] 王超,张艳宁,刘宇航,等.深度学习在医学图像分割中的应用进展[J].计算机科学,2019,46(06):10-18 32.
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