医学X线透视图像的对比度增强方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

医学影像技术在现代医疗诊断中扮演着至关重要的角色，其中x线透视成像以其便捷性、经济性和无创性，成为临床诊断中最常用的影像学检查方法之一。

然而，x线透视图像常因组织结构复杂、射线散射等因素导致对比度较低，影响医生对病灶的识别和诊断。

因此，对x线透视图像进行对比度增强，提高图像的清晰度和可辨识性，对于辅助医生进行准确诊断、制定合理的治疗方案具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，医学x线透视图像对比度增强技术取得了显著进展，各种新方法不断涌现。

总的来说，这些方法可以分为传统方法和基于深度学习的方法两大类。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究x线透视成像原理，分析影响图像对比度的主要因素，为后续算法设计提供理论依据。

2.对现有x线透视图像对比度增强算法进行分类和比较研究，分析各种算法的优缺点、适用范围和局限性。

3.重点研究基于深度学习的x线透视图像对比度增强方法，探索卷积神经网络、生成对抗网络等深度学习模型在x线透视图像增强中的应用。

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，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解x线透视成像原理、对比度增强算法的研究现状，以及深度学习在医学图像处理中的应用进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：-深入分析x线透视图像的特点，研究不同对比度增强算法的优缺点，并针对现有算法的不足进行改进和优化，提出新的增强算法。

-探索基于深度学习的x线透视图像对比度增强方法，设计合适的网络模型，并利用公开数据集或合作医院提供的数据集对模型进行训练和优化。

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.提出一种基于深度学习的x线透视图像对比度增强算法，能够有效提高图像对比度和清晰度，同时保留图像细节信息。

2.构建一个包含多种对比度增强算法的评估平台，并对不同算法的性能进行比较分析，为临床医生选择合适的算法提供参考。

3.将所提出的算法应用于实际临床诊断中，验证算法的有效性和实用性，为临床诊断提供更可靠的依据。

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.李俊,王丽娜,王晶,等. 基于改进生成对抗网络的低剂量x射线图像增强[j]. 光学精密工程,2021,29(01):159-166.

2.陈超,张叶,刘畅,等. 基于改进循环生成对抗网络的低剂量ct图像增强[j]. 中国图象图形学报,2021,26(01):187-196.

3.王东,袁非牛,王金晶. 基于改进的retinex理论的医学x射线图像增强方法[j]. 激光与光电子学进展,2021,58(04):103-111.