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基于超声射频时间序列的乳腺病变分析研究任务书
文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  
1.毕业设计的原始数据:
1、超声射频乳腺数据库。
2、关于超声射频参考资料及代码。
3、关于数字图像处理和Matlab编程的参考资料。
2.毕业设计(论文)的内容和要求(包括技术要求、图表要求以及工作要求等):
1、阅读资料,完成外文翻译(2000字以上)和开题报告(3000字以上)。
2、了解超声射频基本原理,构建合适乳腺病变评价参数,使其能对乳腺RF数据进行良恶性准确分析预测
3、改进超声射频乳腺病变评价参数,使其能进一步区分乳腺病变程度并进行准确评级。
4、毕业设计论文中要包含主要程序和算法运行结果,进行比较说明。
5、有质量的完成毕业设计论文,紧扣中心且各章节层次分明。
 
3.毕业设计应完成的技术文件:
1、毕业设计开题报告(不少于3000字),以及1篇外文资料翻译(不少于2000字)。
2、在Matlab环境下调试通过的程序以及存放该程序的软盘或光盘。
3、程序调试技术报告。
4、毕业设计论文(不少于15000字)。
 
4.主要参考文献:
[1] Rafael C.Gonzalez,Richard E.Woods.  Digital image Processing(Second Edition) [M]. 电子工业出版社,2003.
[2] 徐飞,施晓红. Matlab应用图像处理[M]. 西安电子科技大学出版社, 2002.
[3] Uniyal N, Eskandari H, Abolmaesumi P, et al. Ultrasound RF time series for classification of breast lesions[J]. IEEE transactions on medical imaging, 2015, 34(2): 652-661. 
[4] Moradi M, Abolmaesumi P, Siemens D R, et al. Augmenting detection of prostate cancer in transrectal ultrasound images using SVM and RF time series[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2009, 56(9): 2214-2224.
[5] Sadeghi-Naini A, Sannachi L, Pritchard K, et al. Early prediction of therapy responses and outcomes in breast cancer patients using quantitative ultrasound spectral texture[J]. Oncotarget, 2014, 5(11): 3497-3511.
[6] 庄淑莲, 周建华, 王建伟, 等. 基于超声射频流的 RF 时间序列信号在乳腺病变良恶性鉴别中的价值[J]. 中华医学超声杂志 (电子版), 2016, 13(5): 393-397.
[7] 翟虹, 赵献萍, 徐敏, 等. 弹性评分与剪切波速度诊断乳腺肿瘤相关性的研究[J]. 西北国防医学杂志, 2016 (5): 306-308.
[8] 张敏丽, 刘东顺, 贾七英, 等. 超声弹性成像与数字乳腺 X 线对乳腺癌的诊断价值[J]. 中国肿瘤临床与康复, 2016 (4): 412-414.
[9] Cheng H D, Shan J, Ju W, et al. Automated breast cancer detection and classification using ultrasound images: A survey[J]. Pattern Recognition, 2010, 43(1): 299-317.
[10] Moradi M, Mousavi P, Siemens D R, et al. Discrete Fourier analysis of ultrasound RF time series for detection of prostate cancer[C]//2007 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2007: 1339-1342.
[11] 黄剑华, 于瀛星, 张英涛, 等. 基于一致性直方图的超声乳腺图片分割方法[J]. 哈尔滨工业大学学报, 2008, 40(7): 1103-1106.
[12] 李晓峰, 沈毅. 基于支持向量机的超声乳腺肿瘤图像计算机辅助诊断系统[J]. 光電子· 激光, 2008, 19(1): 115-119.
 
 
5.毕业设计(论文)进度计划(以周为单位)
起 止 日 期
工 作 内 容
备 注
第1周(2.20~2.26)
第2周(2.27~3.5)
熟悉课题,了解超声乳腺射频的研究背景。
学习生物医学统计方法,阅读相关书籍、论文。
 
第3周(3.6~3.12)
第4周(3.13~3.29)
 
第5周(3.20~3.26)
第6周(3.27~4.2)
 
第7周(4.3~4.9)
 
第8周(4.10~4.16)
第9周(4.17~4.23)
第10周(4.24~4.31)
 
第11周(5.1~5.7)
 
第12周(5.8~5.14)
第13周(5.15~5.21)
撰写并提交毕业设计开题报告、英文资料翻译。
学习超声射频基本原理,区别超声图像在乳腺病变诊断上的优缺点。
学习传统生物医学统计方法。设计乳腺特征参数模型。
研究基于谱斜率、谱截距、中频等乳腺特征参数的病变分析算法。编程实现。
分析仿真结果,改进特征参数,使其能准确区分良、恶性乳腺病变。
学习Shearlet、Curvelet等常用频域变化方法。
设计基于频域变化的乳腺特征参数模型。
研究基于Shearlet、Curvelet等乳腺特征参数的病变分析算法。编程实现。
分析仿真结果,改进特征参数,使其除了可以区分良恶性乳腺病变,还可以对恶性乳腺病变进行分级定性。
整理程序,算法总结。
撰写毕业设计(论文)。
 
第14周(5.22~5.28)
第15周(5.29~6.4)
第16周(6.5~6.9)
毕业设计(论文)修改、评阅、查重、提交。
制作论文PPT,准备答辩。
论文答辩,材料提交。
 
教研室审查意见:
 
 
 室主任         
                      年    月    日
系部审查意见:
 
 
系主任         
                            年   月   日
 
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