1. 本选题研究的目的及意义
医学影像技术作为现代医学的重要组成部分，为疾病的诊断、治疗和预后评估提供了重要的依据。
医学影像的重建与分析是医学影像技术的核心内容，其目的是从采集到的影像数据中提取出有用的信息，为临床医生提供更准确、更直观的诊断依据。
本选题旨在研究基于MATLAB的医学影像重建与分析方法，探索利用MATLAB这一强大的科学计算软件平台，实现医学影像数据的高效处理、精准重建和智能分析。
2. 本选题国内外研究状况综述
医学影像重建与分析一直是医学影像领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
近年来，深度学习技术在医学影像分析领域展现出巨大潜力，基于深度学习的医学影像重建与分析方法成为新的研究热点，其优势在于能够自动学习图像特征，避免了传统方法需要人工设计特征的繁琐过程，在图像分割、病灶检测等方面取得了突破性进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容:
1.研究不同医学影像成像原理和特点，包括CT、MRI、PET等，为后续的图像重建和分析奠定基础。
2.研究和实现经典的医学影像重建算法，如滤波反投影法（FBP）、迭代重建法（如ART、SIRT、OSEM等），并利用MATLAB进行仿真实验，对比分析不同算法的重建效果、优缺点和适用场景。
3.研究基于MATLAB的医学影像分析方法，包括图像预处理、分割、特征提取、量化分析等，并结合具体医学影像案例进行应用研究，如肺结节检测、脑肿瘤分割等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，深入了解医学影像重建与分析领域的最新研究进展，为本研究奠定理论基础。
2.算法研究与实现阶段：深入研究经典的医学影像重建算法，如滤波反投影法、迭代重建法等，并在MATLAB平台上进行仿真实现，分析不同算法的优缺点和适用场景。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.基于MATLAB平台，结合医学影像的特点，对传统的重建算法进行改进和优化，提高重建图像的质量和效率。
2.将深度学习技术应用于医学影像重建和分析，探索基于深度学习的医学影像重建和分析方法，以提高疾病诊断的准确性和效率。
3.开发基于MATLAB的医学影像三维重建与可视化平台，为医生提供更直观、更便捷的影像观察和分析手段。
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.李云松,胡勇,王金武,等.基于改进U-Net的医学图像分割方法[J].计算机工程与应用,2021,57(11):189-195.
2.张丽艳,李艳,周丽娟,等.基于深度学习的医学图像分割方法综述[J].智能计算机与应用,2021,11(04):65-70 76.
3.郭云飞,黄凯奇,王瑞.深度学习在医学影像分割中的研究进展[J].中国医疗设备,2021,36(03):117-122.
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