1. 研究目的与意义
本课题研究背景中的肺癌是一种常见的恶性肿瘤，由于其具有发病率过高、死亡率的增长速度过快等特点，长期以来始终对于人体的生命和健康都是一个巨大的障碍和隐患。近50年来许多国家都报道肺癌的发病率和死亡率均明显增高，而作为肺癌早期征象之一的肺结节特别是肺小结节（直径在5~10mm）具有极其重要的诊断价值。然而，由于结节的尺寸、形状、密度变化很大，有些许结节附着在内壁，且有类似结节的组织存在，自动检测肺结节是非常困难的。针对这项具有挑战性的任务，学者们提出了很多优秀的方法。
首先，第一种是一种基于三维密集网络的肺结节检测方法，该结节检测方法所采用的密集连接方式不仅促进了网络层与层之间的信息流通，而且可以减少特征冗余，同时兼具U-Net复用底层特征的优点，特征利用率大大提高，计算量也大幅减少[1]。
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2. 研究内容和问题
（一）本课题的基本内容
1. 数据的整理与收集；
2. 形状致密度特点与应用；
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3. 设计方案和技术路线
（一）研究方法
1. 利用MATLAB建立起体数据导入与显示界面；
2. 利用函数形式实现形状致密度的应用；
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4. 研究的条件和基础
1. 数据由南通大学附属医院分院提供；
2. 软件是自行研发软件；
3.MATLAB软件的熟练使用。
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