基于全卷积网络的皮肤镜图像上黑色素瘤分割开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

##本选题研究的目的及意义
皮肤癌是全球范围内发病率最高的恶性肿瘤之一，其中黑色素瘤虽然发病率相对较低，但其恶性程度高、转移率高，是导致皮肤癌死亡的主要原因。

早期诊断和治疗是提高黑色素瘤患者生存率的关键。

皮肤镜成像技术作为一种无创、便捷的检查手段，可以辅助医生观察皮肤病变的形态特征，从而提高黑色素瘤的早期诊断率。

2. 本选题国内外研究状况综述

##本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术在医学图像分析领域取得了显著成果，其中全卷积网络（fcn）因其在图像分割任务上的优异性能而备受关注，被广泛应用于各种医学图像分割任务，包括肿瘤分割、器官分割等。

###国内研究现状国内学者在基于深度学习的皮肤镜图像分析方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

例如，哈尔滨工业大学的研究团队提出了一种基于深度卷积神经网络的皮肤镜图像黑色素瘤检测方法，该方法利用多尺度特征融合策略提高了模型对不同大小和形状病灶的检测能力。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

##本选题研究的主要内容及写作提纲
###主要内容
本研究将针对皮肤镜图像上黑色素瘤分割问题，研究基于全卷积网络的分割方法，主要研究内容包括：
1.皮肤镜图像预处理:-研究适用于皮肤镜图像的去噪、颜色校正等预处理方法，以减少图像噪声和光照不均等因素对分割结果的影响。

-探讨不同预处理方法对后续分割模型性能的影响。

2.全卷积网络模型构建与优化:-研究不同类型的全卷积网络结构，如u-net、segnet等，分析其在皮肤镜图像分割任务上的性能差异。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.数据收集和预处理:-收集公开的皮肤镜图像数据集，例如isic数据集、ph2数据集等。

-对收集到的图像进行预处理，包括去噪、颜色校正、图像裁剪等，以提高图像质量和一致性。

2.模型构建:-选择合适的全卷积网络模型作为基础模型，例如u-net、segnet等。

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.改进的全卷积网络模型:本研究将针对皮肤镜图像的特点对现有的全卷积网络模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等策略，以提高模型对黑色素瘤区域的特征提取和分割能力。

2.多源数据的融合:本研究将尝试结合不同来源的皮肤镜图像数据进行模型训练，以提高模型的泛化能力。

例如，可以结合来自不同医院、不同设备采集的图像数据，以增加数据的多样性。

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,张丽,彭进业,等.基于深度学习的皮肤镜图像黑色素瘤分割研究进展[j].计算机工程与应用,2022,58(19):1-12.

2.李林宜,郭立,陈华,等.基于深度学习的皮肤镜图像黑色素瘤分割方法综述[j].生物医学工程学杂志,2021,38(03):514-524.

3.王超,陈武凡.基于深度学习的皮肤癌识别与病灶分割方法综述[j].计算机科学,2021,48(06):1-10.