1. 本选题研究的目的及意义
肺区分割是医学图像处理领域中的一个重要研究方向，其目的是从医学图像中准确地识别和分割出肺部区域，为肺部疾病的诊断、治疗方案制定以及疗效评估提供重要依据。
本选题的研究意义主要体现在以下几个方面：
首先，肺区分割是实现肺部疾病自动诊断和分析的基础。
准确地分割肺区可以帮助医生更精确地测量肺部病灶的大小、体积、位置等信息，从而为疾病的诊断和分型提供更客观的依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
肺区分割作为医学图像分割的重要应用领域，近年来受到国内外学者的广泛关注。
国内方面，许多学者在肺区分割方面取得了丰硕的成果。
例如，清华大学的学者提出了一种基于深度学习的肺区分割方法，该方法利用深度卷积神经网络自动学习肺部图像的特征，并在公开数据集上取得了良好的分割效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.研究ASM模型的构建方法，根据肺部CT图像的特征，设计合适的ASM模型，以捕捉肺部的形状变化；2.研究肺部CT图像的预处理方法，包括图像增强、去噪等，以提高图像质量，为后续的分割提供更好的数据基础；3.研究基于ASM的肺区分割算法，包括模型初始化、特征提取、模型匹配、形状约束等步骤，以实现对肺部的准确分割；4.对算法进行实验验证，使用真实的肺部CT图像数据，对算法的性能进行评估，包括分割精度、效率、鲁棒性等指标，并与其他肺区分割算法进行比较。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研阶段：-收集和阅读国内外关于肺区分割、活动形状模型、医学图像处理等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展、现有方法的优缺点以及未来的研究方向。
-重点关注基于ASM的肺区分割方法，分析其基本原理、关键技术和应用情况。
2.算法设计与实现阶段：-研究和选择合适的ASM模型构建方法，根据肺部CT图像的特征，设计能够准确描述肺部形状变化的ASM模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的ASM模型：针对现有ASM模型在肺区分割中存在的不足，本研究将提出一种改进的ASM模型，例如结合深度学习特征的ASM模型，以提高模型对肺部形状变化的描述能力，进而提高分割精度。
2.采用自动初始化方法：针对现有基于ASM的肺区分割方法大多采用手动初始化，效率较低，且容易受到用户主观因素的影响，本研究将探索自动初始化方法，例如基于图像特征的初始化方法，以提高算法的效率和自动化程度。
3.结合图像特征进行模型优化：为了进一步提高分割精度，本研究将探索结合图像特征进行模型优化的方法，例如基于梯度信息的模型优化方法，以使ASM模型能够更好地适应不同的肺部图像。
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] 王骏,贺强,柴毅.基于改进U-Net和Chan-Vese模型的肺部CT图像分割算法[J].计算机工程,2022,48(15):264-270.
[2] 马艳军,戴亚丽,李艳.基于改进U-Net的肺结节CT图像分割算法[J].计算机工程与应用,2021,57(05):172-177.
[3] 陈志鹏,张宏林,刘宇,等.基于深度学习和活动形状模型的肝脏肿瘤分割[J].计算机应用,2021,41(08):2217-2223.
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