基于BP神经网络的乳腺癌检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

乳腺癌作为全球范围内女性最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着女性的生命健康。

早期诊断和治疗是提高乳腺癌患者生存率的关键。

传统的乳腺癌检测方法，如乳腺x线摄影和超声检查，存在着诊断准确率受医师主观经验影响、难以早期发现微小病灶等局限性。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医学影像分析领域展现出巨大的应用潜力，其中包括乳腺癌的诊断和预测。

国内外学者在基于bp神经网络的乳腺癌检测方面开展了大量研究工作，取得了一系列进展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括：
1.数据收集与预处理：收集整理乳腺癌相关的临床数据，包括乳腺影像数据、患者基本信息、病理诊断结果等，并进行数据清洗、标准化、去噪等预处理操作，为后续的模型构建和分析提供高质量的数据基础。

2.特征提取与选择：针对乳腺癌影像数据，研究不同的特征提取方法，例如灰度直方图统计特征、纹理特征、形态学特征等，提取能够有效表征肿瘤性质和特征的信息。

并利用特征选择算法，例如主成分分析（pca）、relieff算法等，筛选出对乳腺癌诊断贡献较大的特征，降低数据维度，提高模型效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.数据收集与预处理：从医院或公开数据库获取乳腺癌相关的临床数据，包括乳腺x线影像、超声图像、患者人口统计学信息、病理诊断结果等。

对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、图像增强、特征标准化等操作，以提高数据质量，为后续模型构建提供可靠的数据基础。

2.特征提取与选择：针对乳腺癌影像数据，提取能够有效表征肿瘤形态、纹理、边缘等特征的信息。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.特征融合与优化：本研究将探索多种特征提取方法的组合，例如将纹理特征、形态学特征、深度学习特征等进行融合，以更全面地描述乳腺肿瘤的特征信息，提高模型的诊断准确率。

2.模型优化与改进：针对传统bp神经网络存在的局限性，例如容易陷入局部最优解、对初始参数敏感等问题，本研究将探索采用遗传算法、粒子群算法等优化算法对bp神经网络进行改进，提高模型的训练效率和泛化能力。

3.可解释性分析：为了提高模型的可解释性和临床应用价值，本研究将探索采用敏感性分析、特征重要性排序等方法，分析不同特征对模型诊断结果的影响程度，为临床医生提供决策依据。

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. 孟晓静, 于洋, 孙健, 等. 基于机器学习的乳腺癌诊断方法研究综述[j]. 计算机应用研究, 2022, 39(12): 3563-3571.

2. 陈欢, 孟欣, 张雷. 基于改进 bp 神经网络的乳腺癌诊断[j]. 北京生物医学工程, 2023, 42(01): 95-102.

3. 黄辉, 樊娜, 梁栋, 等. 基于relief-rf特征选择和遗传算法优化bp神经网络的乳腺癌诊断[j]. 中国医疗器械杂志, 2020, 44(06): 455-460.