基于色素分离的皮损区域分割实现开题报告

1. 研究目的

本研究旨在开发一种基于色素分离的皮损区域分割算法，以提高皮肤癌早期诊断的准确性和效率。

具体而言，本研究旨在：
1.研究不同的颜色空间模型，并选择最适合区分皮损和正常皮肤的颜色空间。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究国内外关于皮损区域分割的最新进展，特别是基于色素分离的分割方法，了解不同颜色空间模型的特点和应用，以及现有的色素分离技术和分割算法。

2.颜色空间选择:分析rgb、hsv、ycbcr等颜色空间在区分皮损和正常皮肤方面的性能差异，选择最适合的颜色空间作为后续研究的基础，并解释选择的原因。

3.色素分离技术研究:研究和比较不同的色素分离技术，例如主成分分析(pca)、独立成分分析(ica)等，通过实验评估它们在提取皮肤色素信息方面的有效性和鲁棒性，并选择最优的色素分离技术。

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.提出一种基于色素分离的皮损区域分割算法:不同于传统的基于颜色或纹理特征的分割方法，本研究将利用色素信息进行皮损区域的分割，有望提高分割的准确性和鲁棒性。

2.比较分析不同颜色空间和色素分离技术对分割结果的影响:通过系统性的实验比较，确定最适合的颜色空间和色素分离技术，为算法的设计提供理论依据。

3.构建一个包含丰富信息的皮损图像数据集:该数据集将包含不同类型、不同部位、不同光照条件下的皮损图像，并进行人工标注，为算法的训练和评估提供数据支持。

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] 马秀丽, 马建伟, 尚 帅, 等. 基于深度学习的皮肤镜图像分割方法综述[j]. 中国医疗设备, 2021, 36(11): 141-145.

[2] 冯丽娜, 郭 薇, 冯前进, 等. 基于改进分水岭算法的皮肤镜图像分割[j]. 电子技术应用, 2020, 46(10): 152-156, 161.

[3] 孙 涛, 薛雨丽, 徐 凯. 基于多尺度特征融合的皮肤镜图像分割[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(10): 263-270.