1. 毕业设计（论文）主要内容：

肺癌是一种致死率很高的癌症.通过肺部平扫CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断、治疗意义重大.通过一种革命性的图像识别技术——深度学习方法,实现在肺结节检测中的应用。基于深度学习，依靠ChestX-ray8大型医疗数据集训练神经网络，从而实现机器对人体胸部疾病的自动识别：在深度残差学习框架(resnet)实现疾病分类的基础上，增加另一神经网络用以让机器学习抓取图片中需要关注的特征区域，根据不同疾病的不同特征进行分类学习，从而达到对疾病的分类判别以及位置标注的功能。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 1、查阅相关资料15篇以上（其中近五年英文文献不少于3篇）

2. 2、完成开题报告

3. 3、 学习机器学习理论，熟悉python环境编译

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1周—第4周 搜集资料，撰写开题报告；

4. 主要参考文献

[1] xiaosong wang, yifan peng, le lu,zhiyong lu, mohammadhadi bagheri and ronald m.summers: chestx-ray8:hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervisedclassification and localization of common thorax diseases. in: cvpr(2017)2097-2106.

[2] thomas schlegl, philipp seebock,sebastian m. waldstein, ursula schmidt-erfurth and georg langs: unsupervisedanomaly detection with generative adversarial networks to guide markerdiscovery. arxiv preprint arxiv:1703.05921, 2017.

[3] fei wang, mengqing jiang, chen qian,shuo yang, cheng li, honggang zhang, xiaogang wang and xiaou tang: residualattention network for image classification. arxiv preprint arxiv:1704.06904,2017.