基于Faster R-CNN的医学图像病灶标定系统开题报告
2022-01-08 22:23:56
全文总字数:1261字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
目的:
为缓解医疗服务的供给不足,减少医疗对于人的经验的依赖,加快计算机技术在医疗领域的应用,故开发此系统。
意义:
2. 研究的基本内容
阅读、理解并实现Faster R-CNN算法,对医学图像中出现病灶的位置进行有效标定,同时运用Java技术编写C\S模式标定系统,实现病灶的定位。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实施方案:
初期进行相关算法的理解阅读,进而进行算法的实现,然后进行c/s系统的编写。
进度安排:
4. 参考文献
girshick, ross, et al. “rich featurehierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.”proceedings of the ieee conference on computer vision and pattern recognition.2014.
girshick,ross. “fast r-cnn.” proceedings of the ieee international conference oncomputer vision. 2015.
ren, shaoqing,et al. “faster r-cnn: towards real-time object detection with region proposalnetworks.” advances in neural information processing systems. 2016.