1. 本选题研究的目的及意义
皮肤癌作为最常见的恶性肿瘤之一，对人类健康构成严重威胁。
早期诊断和治疗是提高患者生存率的关键。
皮肤镜图像分割是皮肤癌诊断的重要环节，可以帮助医生准确识别病变区域，提高诊断效率和准确性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在皮肤癌病变区域自动分割领域展开了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在皮肤癌图像分割领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:广泛查阅国内外相关文献，了解皮肤癌病变区域自动分割领域的最新研究进展，以及SegNet网络模型的结构和原理，为本研究提供理论基础。
2.数据集构建与预处理:收集皮肤镜图像数据，并邀请专业医生进行标注，构建皮肤癌图像数据集。
对图像数据进行预处理，包括图像增强、去噪、归一化等操作，以提高图像质量，为后续的模型训练做准备。
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.针对皮肤镜图像的特点，对SegNet网络模型进行改进和优化，以提高模型的分割精度和效率。
2.构建高质量的皮肤癌图像数据集，为模型训练和评估提供数据保障。
3.对模型的分割性能进行全面评估，并分析模型的优缺点以及改进方向，为进一步的研究提供参考。
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] 谢孟佳,张云.基于深度学习的皮肤癌图像分割方法综述[J].电子技术与软件工程,2023(02):136-140.
[2] 黄雄,汪浩,胡浩基.融合注意力机制的SegNet医学图像分割[J].计算机工程与应用,2022,58(24):187-194.
[3] 袁野,王坤,王磊,等.结合多尺度特征融合与边缘优化的皮肤病变分割[J].计算机科学,2022,49(11):271-278.
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