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一种基于新的图像力的水平集MR图像分割的开题报告
1. 研究背景
Magnetic Resonance (MR) 图像在医学图像领域的应用越来越广泛。 MR图像分割是医学图像分析中的关键问题之一。传统的基于水平集方法的MR图像分割存在着很多问题，例如参数不易确定，分割结果不稳定等。该开题报告提出一种基于新的图像力的水平集MR图像分割方法，旨在提高MR图像分割的精度和稳定性。
2. 研究内容
(1) 分析基于水平集的MR图像分割方法的局限性
(2) 探究新的图像力模型
(3) 提出基于新的图像力的水平集MR图像分割方法
(4) 在实际数据集上验证该方法的有效性和优越性
3. 研究意义
该方法可以提高MR图像分割的精度和稳定性，为医学影像诊断提供更为准确的依据。
4. 研究方法
(1) 收集相关的MR图像数据集
(2) 分析基于水平集的MR图像分割方法的局限性
(3) 探究新的图像力模型
(4) 提出基于新的图像力的水平集MR图像分割方法并实现
(5) 在实际数据集上验证该方法的有效性和优越性
5. 预期结果
(1) 完成新的图像力模型的研究
(2) 提出一种基于新的图像力的水平集MR图像分割方法
(3) 在实际数据集上验证该方法的有效性和优越性
(4) 为医学影像诊断提供更为准确的分割结果
6. 计划进度
阶段 | 时间安排 | 完成内容
第一阶段 | 前三个月 | 收集相关资料，完成基于水平集的MR图像分割方法的分析
第二阶段 | 中三个月 | 探究新的图像力模型，并提出基于新的图像力的水平集MR图像分割方法
第三阶段 | 后三个月 | 实现该方法，验证其在实际数据集上的有效性和优越性
第四阶段 | 最后一个月 | 撰写毕业论文，准备答辩
7. 参考文献
[1] Osher S, Fedkiw R P. Level set methods: An overview and some recent results. Journal of Computational Physics, 2003, 169(2):463-502.
[2] S. Li, C. Huang and Q. Zhang. A Survey of MRI-Based Brain Tumor Segmentation Methods. International Journal of Biomedical Imaging, 2015, 790812.
[3] Chenyang Xu, Jerry L. Prince. Generalized gradient vector flow external forces for active contours, Signal Processing, 2000, 77(2): 231-244.
[4] Kass M, Witkin A, Terzopoulos D. Snakes: Active contour models. International Journal of Computer Vision, 1987, 1(4):321-331.