宫颈癌细胞学病理图像在线诊断系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

宫颈癌是对女性健康造成严重威胁的常见恶性肿瘤之一，早期诊断和治疗是提高患者生存率的关键。

传统的宫颈癌筛查主要依赖于细胞病理学检查，但这种方法存在着诊断效率低、主观性强、对医师经验依赖程度高等问题。

随着计算机技术和人工智能的快速发展，利用深度学习等技术对宫颈癌细胞学病理图像进行自动分析和诊断，构建在线诊断系统，具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在宫颈癌细胞学病理图像分析方面展开了大量研究，取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在宫颈癌细胞学图像分析方面做了大量研究，特别是在基于传统图像处理方法的细胞分割、特征提取和分类方面取得了一些进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.数据集构建：收集整理宫颈癌细胞学病理图像，并进行图像标注，建立一个规模较大、标注准确的宫颈癌细胞学病理图像数据集。

2.图像预处理：对收集到的宫颈癌细胞学病理图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作，为后续的特征提取和分类做好准备。

3.特征提取与选择：研究和优化适用于宫颈癌细胞图像特征提取的深度学习模型，提取具有鉴别性的图像特征，如细胞形态学特征、细胞纹理特征等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.数据收集和预处理：从医院或相关机构收集宫颈癌细胞学病理图像数据，并对原始图像进行预处理，包括图像去噪、增强和分割，为后续特征提取做好准备。

2.深度学习模型构建：选择合适的深度学习模型，例如卷积神经网络（cnn），用于提取宫颈癌细胞图像的特征。

3.模型训练和优化：利用已标注的图像数据集对深度学习模型进行训练，并根据训练结果对模型进行优化，提高模型的准确率和泛化能力。

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.数据集构建：本研究将构建一个规模较大、标注准确的宫颈癌细胞学病理图像数据集，为宫颈癌细胞图像分析提供数据基础。

2.深度学习模型优化：针对宫颈癌细胞图像的特点，对现有的深度学习模型进行优化，例如采用迁移学习、多模型融合等方法，提高模型的特征提取能力和分类精度。

3.在线诊断系统开发：将深度学习模型集成到在线诊断系统中，实现宫颈癌细胞学病理图像的自动分析和诊断，为医生提供辅助诊断工具，提高诊断效率和准确性。

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] 曹艳芳,谢正祥,寿国础,等.基于深度学习的宫颈癌细胞学图像分类方法综述[j].电子学,2022,42(06):1194-1200.

[2] 张春梅,李雪,李晓光,等.基于深度学习的宫颈癌筛查技术研究进展[j].中国医疗器械杂志,2021,45(03):231-236 242.

[3] 潘丽华,赵爽,程颖.基于迁移学习的宫颈细胞图像分类方法[j].计算机应用与软件,2021,38(09):227-233 275.