肺结节检测和反馈系统设计与开发-Android端开题报告

1. 研究目的与意义

1.1研究的背景

近年来随着大气污染的加剧及吸烟人群的不断增多，肺癌己经成为严重威胁人类生命健康的疾病之一，数据统计显示肺癌患者5年存活率仅有18%。肺癌的早期的临床表现并不明显，有的患者甚至没有任何不适表现。也正因如此，许多患者没有及时治疗，等到出现临床症状的时，己经错失了早期治疗的关键时期，治愈的可能性大幅度降低。所以，“早发现、早治疗”仍然是肺癌防治的关键手段。肺癌的初期临床症状表现为肺结节，恶性肺结节将发展成肺癌。在肺部ct图像中，肺结节呈现为一种类球形不透明病灶，其直径范围一般在3mm-30mm之间。一般地，根据直径的大小可以将肺结节细分为小结节和微结节，其中小结节是指直径小于20mm且大于10mm的肺结节，微结节是指直径小于10mm的肺结节。从形态特征上看，肺结节的边缘多数呈分叶状、棘状突起及毛刺。及早检测肺结节能帮助医生发现早期肺癌患者，从而提高肺癌的治愈可能性。然而ct扫描产生的图像量很大，大量的ct图像直接导致医生工作量的增加，从而增加了漏诊和误诊的几率。因此，研究一种客观的、定量的诊断标准，发展一种用计算机来辅助解释医学图像的方法是完全必要的。

1.2研究的目的及意义

2. 研究内容和预期目标

2.1研究的内容

（1）对医学图像格式dicom文件的处理，diocm格式文件的读取以及与png、jpg格式之间的转换；

（2）比较传统的肺结节识别算法和基于机器学习的卷积神经网络（cnn）算法，了解卷积神经网络算法的实现图像识别的过程；

3. 研究的方法与步骤

（1）分析目前计算机辅助诊断系统的现状，参考相关文献，设计系统整体结构，结合具体功能要求设计成android客户端 服务器的形式；

（2）服务器使用机器学习的卷积神经网络（cnn）算法实现 tensorflow框架对图片的检测；

（3）配置android客户端的开发环境，准备相关的设计软件，确保软件运行没有问题；

4. 参考文献

[1]王恒，朱玉全，吴微，dicom 医学图像文件的信息提取及图像显示的实现[j]，医疗设备信息，2007，22（9）：1~3

[2] mark lutz. python编程（第四版）[m]. 北京:中国电力出版社,2014.12

[3] milan sonka,vaclav hlavac,roger boyle. 图像处理、分析与机器视觉（第4版）[m] 北京:清华大学出版社, 2016.6

5. 计划与进度安排

(1)1月11日至2月15日分析课题，查找资料。

(2)2月16日至2月28日完成需求分析。