DR图像的去噪方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

数字射线成像(dr)技术作为一种重要的医学影像技术，在疾病诊断、治疗方案制定等方面发挥着至关重要的作用。

然而，dr图像在采集过程中易受多种因素影响，常常伴随噪声干扰，降低了图像质量，影响了医生对病灶的判断，甚至可能导致误诊。

因此，对dr图像进行去噪处理，提高图像质量，对于提高医学诊断的准确性和可靠性具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

dr图像去噪一直是医学图像处理领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在dr图像去噪方面做了大量工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对dr图像的特点和噪声特性，研究和开发高效、鲁棒的去噪算法，以提高dr图像质量。

具体研究内容如下：
1.dr图像噪声模型分析：分析dr图像中常见的噪声类型，建立相应的噪声模型，为后续去噪算法的设计提供理论基础。

2.传统dr图像去噪方法研究：研究传统的空间域和变换域去噪方法，分析其优缺点，为后续算法改进提供参考。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，将进行dr图像噪声模型分析，研究不同噪声类型的特点和统计规律，建立相应的数学模型。

其次，将研究传统的dr图像去噪方法，包括空间域方法和变换域方法，分析其去噪原理、优缺点以及适用范围。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对dr图像的噪声特性，提出一种基于深度学习的混合噪声去除方法，以提高去噪效果。

2.结合传统去噪方法和深度学习方法的优势，提出一种新的dr图像去噪算法，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。

3.构建一个大规模、高质量的dr图像数据集，用于深度学习模型的训练和测试，为dr图像去噪研究提供数据基础。

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] 郭晓静,张艳宁,郭立,等.基于改进transformer的医学图像去噪方法[j].电子学报,2022,50(09):3188-3196.

[2] 周川,王金龙,张叶,等.基于改进unet 网络的dr图像去噪方法[j].计算机应用,2023,43(02):536-543.

[3] 张鹏,王耀南,刘准,等.基于改进生成对抗网络的低剂量ct图像去噪方法[j].仪器仪表学报,2021,42(05):1148-1158.