1. 毕业设计（论文）主要内容：

1.针对多模态脑肿瘤图像分割问题，提出一种新的图像分割算法与技术；

2.研究运用深度学习的方法与技术对图像进行高效的特征提取与分类；

3.基于mr图像中不同模态图像表现图像不同的差异信息，通过理论模型构建和仿真分析验证所提方法的有效性。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1. 查阅相关文献资料不少于15篇，其中近五年外文文献不少于3篇；

2. 完成开题报告；

3. 基于mr脑瘤图像分割方法，研究主要针对特征提取、特征选择和分类器设计，好的特征提取能使分类变简单，本文主要研究运用cnn卷积神将网络的方法进行高效的特征提取，并确定最佳的分类方案；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1周—第3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，确定技术方案，完成开题报告；

第4周—第5周：论文开题；

第6周—第12周：完成主要研究工作，撰写论文初稿；

4. 主要参考文献

[1]morimoto t,harada y,koide t,etal.pixel-parallel digitalcmos implementation of image segementtation by regtion growing.ieee processingcircuis devices and system,2015,9:579-589.

[2]chungrhy,yunh,cheungpys.an efficient parameterlessquadrilateral-based image semegentation metion.ieee transsactions on patternanalysis and machine intelligence,2015,27(9):1446-1458.

[3]revol c,jourlin m. new minimum variance regtiongrowing process within a hierarchical graph. pattern recognition,36(10) 2015: 2201-2211.