1. 本选题研究的目的及意义

#本选题研究的目的及意义脑肿瘤是严重威胁人类健康的重大疾病之一，早期诊断和治疗对提高患者生存率至关重要。

医学影像技术，特别是磁共振成像（mri）和计算机断层扫描（ct），为脑肿瘤的诊断和治疗提供了重要的依据。

而图像分割作为医学图像处理的关键技术，能够从影像中准确识别和分割出肿瘤区域，为临床医生制定治疗方案提供准确可靠的信息。

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脑肿瘤图像分割一直是医学图像处理领域的热点和难点问题，近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的脑肿瘤图像分割方法取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在脑肿瘤图像分割方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对多模态脑肿瘤图像分割的关键问题，开展以下研究内容：
1.多模态脑肿瘤图像数据分析:-收集和整理多模态脑肿瘤图像数据，包括mri的t1加权像、t2加权像、flair像以及ct等模态数据。

-对不同模态图像进行分析，研究其各自的特点以及对脑肿瘤分割的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:-深入调研国内外关于脑肿瘤图像分割、多模态图像分析、深度学习等方面的文献，了解相关领域的最新研究进展、现有方法和技术路线。

-分析现有方法的优缺点，以及在脑肿瘤分割任务中面临的挑战，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据收集与预处理:-收集多中心、多模态脑肿瘤图像数据，包括公开数据集和合作医院提供的临床数据。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.高效的多模态数据融合方法:-针对现有多模态数据融合方法在脑肿瘤分割任务中存在的不足，本研究将探索新的数据融合策略，以更有效地整合不同模态图像的信息，提高分割精度。

2.改进的深度学习分割模型:-针对脑肿瘤图像的特点，本研究将对现有的深度学习分割模型进行改进，例如引入注意力机制、多尺度特征融合等策略，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

3.面向临床应用的分割系统:-本研究将开发基于多模态图像的脑肿瘤分割系统，并利用真实临床数据进行测试和验证，以期为临床诊断和治疗提供辅助决策支持。

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. 曹艳林,刘天亮,王浩,等.基于改进resu-net的脑肿瘤mri图像分割[j].计算机工程,2022,48(04):241-249 257.

2. 马艳军,周海燕,段庆伟,等.结合多尺度特征与通道注意力的脑肿瘤分割[j].中国图象图形学报,2023,28(05):1304-1313.

3. 王浩,白国强,李松,等.基于多尺度特征融合网络的脑肿瘤图像分割[j].计算机工程与应用,2023,59(11):250-258.