博士研究计划是每一个博士生在进行博士研究时一定要要计划的一个项目。其目的主要是解决特定领域的科学问题，以进一步推动该领域的发展。

本人的博士研究计划旨在研究计算机视觉在医疗辅助诊断中的利用。当前，医疗辅助诊断已成为医疗行业的重要组成部份。医生能够通过医疗影象获得很多重要的信息，如病变的类型、大小、位置及病变程度等。但是，由于医生的主观因素和专业水平的差异，使得医学影象的解读存在着一定的局限性。因此，怎么提高医学影象的自动化处理能力及诊断准确率一直是医学界关注的一个领域。

计算机视觉可以通过算法的方式对图象进行分析和处理。最近几年来，计算机视觉技术在医疗领域中得到了广泛的利用，如图象分割、分类、注册和配准等。这些技术有望提高医学影象的自动化处理和分析能力, 并且有望改良医生在病变检测和诊断方面的精度。

本研究计划旨在开发一种基于深度学习算法的计算机视觉方法来进行医学影象的分析和处理。本人的研究将包括以下步骤：

1.建立医学图象数据库：该步骤将搜集大量的医学图象，包括CT、MRI等多种类型的图象，并对这些图象进行标记和分析。

2.开发深度学习算法：该步骤将使用深度学习技术，应用卷积神经网络（CNN）来训练模型，以辨认和分类医疗影象中的区别模式和特点。本人将尝试多种CNN模型，如AlexNet、VGG、Inception等，以评估它们在医疗影象辨认和分类方面的性能。

3.验证算法的准确性和可靠性：该步骤将对所开发的算法进行测试和验证。将使用各种评估指标，如准确率、灵敏度、特异度、ROC曲线等来评估模型的性能。本人还将对算法的性能进行与其他算法的比较，以评估其在实际利用中的可用性。

通过本次研究，本人将能够开发一种高效、准确、可靠的医学图象分析和处理工具，为医疗辅助诊断提供更加可靠和精确的帮助。这对提高医疗健康行业的服务水平，改良病患的预后和生存质量，具有重要的意义。

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