全文总字数：1063字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着计算机深度学习硬件算法的不断更新完善，深度学习已经在越来越多的领域有了广泛应用，而医学是对人类至关重要的学科，有很大的研究空间。

其中，癌症被认为是现代医学的最大敌人之一，而直节肠癌在癌症中具有较高的发病率。

所以，我在癌症中选择了直节肠癌与深度学习结合作为研究目标。

2. 研究的基本内容

直节肠癌变病理分析图为研究对象

通过对直节肠癌变病理分析进行分割 处理 后借助深度学习软件算法进行分析 得出癌变区域与癌变程度等信息

3. 实施方案、进度安排及预期效果

2017.1-2017.2 阅读计算机神经网络方面的论文 并熟悉相关算法

2017.2-2017.3 对癌变ct图进行分析 比较不同算法下得到的结果

2017.3 完成论文初稿

4. 参考文献

K.Sirinukunwattana,J.P.W.pluim,H.Chen,X Qi,P.Heng,Y.Guo,L.Wang,B.J.Matuszewski,E.Bruni,U.Sanchez,A.Bohm,AO.Ronneberger,B.Ben cheikh,D.Racoceanu,p.Kainz,M.Pfeiffer,M.Urschler,D.R.J.Snead,N.M.Rajpoot,'Gland Segmentation in Colon Histology Images：T和GLaS Challenge Contest'.

K.Sirinukunwattana,D.R.J.Snead,N.M.Rajpoot,'A Stochastic Polygons Model for Glandular Structures in Colon Histology Images,'in IEEE Transactions on Medical Imaging,2015 doi:10.1109/TMI.2015.2433900