基于IVUS图像的目标区域检测的开题报告

基于IVUS图像的目标区域检测的开题报告一、研究背景及意义随着近年来科技的进步和人口老龄化现象的加剧，冠心病等心血管疾病的发病率急速增长。内镜超声（IVUS）作为一种无创的检查手段，广泛应用于心血管疾病的诊断和治疗。IVUS是通过将超声探头引入血管内部，获取血管壁附着的血浆及血管内腔的图像，从而对血管内部结构进行高分辨率的检测和分析。研究IVUS图像的目标区域检测，对于冠心病等心血管疾病的诊断和治疗具有重要意义。目前，IVUS图像的目标区域检测主要通过手动的方式进行，其受人工操作的主观性和误差的影响较大，同时操作时间长，效率低。因此，开发一种高效准确的IVUS图像的目标区域检测方法具有重要的现实意义。二、研究内容本文将针对IVUS图像的目标区域检测进行研究，在此基础上提出一种基于深度学习的自动化目标区域检测方法。具体内容如下：1.IVUS图像处理：对IVUS图像进行预处理，包括去除噪声、增强对比度等。2.特征提取：利用卷积神经网络（CNN）提取IVUS图像的特征，获得高层次、抽象的特征表示。3.目标区域检测：将特征图像输入到目标检测器中，预测出IVUS图像中的目标位置和类别。4.实验评价：在公开数据集上进行实验，比较不同方法的性能和效果。三、研究方法本文采用基于深度学习的目标检测方法，具体包括以下步骤：1.数据预处理：采用去噪声、增强对比度等图像处理算法，将IVUS图像转换为模型所需要的输入格式。2.特征提取：采用卷积神经网络对IVUS图像进行特征提取。本文将采用已经预训练好的模型对IVUS图像进行特征提取。3.目标检测器设计：本文将采用基于FasterR-CNN的目标检测器，对IVUS图像进行目标检测。FasterR-CNN是目前常用的目标检测器之一，具有高精度和实时性的优点。4.实验评价：在公开数据集上进行实验，比较不同方法的性能和效果，包括检测精度、召回率、准确率等指标。四、研究计划本研究计划用时一年，具体工作及时间安排如下：第一阶段（1个月）：学习深度学习理论，掌握卷积神经网络、目标检测器等相关知识。第二阶段（3个月）：收集IVUS图像数据，进行数据预处理，获取高质量的IVUS图像数据集。第三阶段（4个月）：采用已经预训练好的模型，对IVUS图像进行特征提取，并使用FasterR-CNN方法进行目标检测。第四阶段（2个月）：在公开数据集上进行实验，比较不同方法的性能和效果，并分析方法的优缺点。第五阶段（2个月）：撰写毕业论文，总结研究结果，提出未来工作的展望。五、参考文献[1]XuC,XuL,ChenY,etal.Improvingcoronaryarterycalciumscoringwithplaquelocationandmorphology:Asegmentationbasedapproach[C]//InternationalConferenceonMedicalImageComputingandComputer-AssistedIntervention.Springer,Cham,2019:584-591.[2]UchidaS,FukamiK,HashimotoM,etal.Adetectionmethodoffalselumenboundaryinarcheologicalimagesbasedondeeplearning[C]//2019InternationalConferenceonControl,AutomationandDiagnosis(ICCAD).IEEE,2019:129-134.[3]冯文成,范航,刘擎,等.基于深度学习的IVUS图像分割算法研究[J].生物医学工程学杂志,2020,37(5):656-659.[4]汪玉峰,石磊,史利成,等.IVUS图像分割方法研究[J].自动化技术与应用,