基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

医学影像融合技术旨在将不同模态或同一模态不同参数的医学影像信息进行整合，以获取更全面、准确的诊断信息，为临床诊断和治疗提供更可靠的依据。

本选题以生成对抗网络为核心，探索多源医学影像融合的新方法，具有重要的理论和现实意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

多源医学影像融合技术是医学影像处理领域的研究热点之一，近年来取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在多源医学影像融合领域展开了广泛研究，在传统融合方法如多尺度变换、稀疏表示等方面取得了一定成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题旨在研究基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法，主要研究内容包括以下几个方面：1.研究生成对抗网络的基本原理和应用现状，分析其在多源医学影像融合中的优势和挑战。

2.设计合理的生成对抗网络结构，用于融合不同模态的医学影像，例如ct和mri。

3.研究有效的损失函数设计策略，以指导网络训练，提高融合图像的质量，在保留重要解剖信息的同时减少信息损失。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解医学影像融合、生成对抗网络等方面的研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.模型设计与实现阶段：设计基于生成对抗网络的多源医学影像融合模型，包括生成器和判别器的网络结构设计，以及损失函数的选择和设计。

采用深度学习框架（如tensorflow或pytorch）实现所设计的模型。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了一种基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法，为医学影像融合提供了一种新的思路和方法。

2.设计了合理的网络结构和损失函数，以提高融合图像的质量，使其保留更丰富的细节信息和更少的artifacts。

3.通过与传统融合方法进行对比实验，验证了基于生成对抗网络的多源医学影像融合算法的有效性和优越性。

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.孙伟伟,王坤,张天序,等.基于深度学习的医学图像融合方法综述[j].自动化学报,2021,47(10):2310-2328.

2.马楠,李艳,王春晓,等.生成对抗网络及其在图像处理中的应用[j].计算机工程与应用,2019,55(16):1-12.

3.王超,刘文波,邓成.基于深度学习的医学图像融合方法[j].信号处理,2019,35(07):1094-1107.