大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了《热带风味代码团队》第5次作业：项目选题，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
电脑帮你看看病之血管瘤全方位无死角高精度扫描（血管瘤超声图像分割）
本项目为基于深度神经网络的血管瘤超声图像分割应用，可以将血管超声图像中可能为病灶的部分分割出来。医生可以借助该程序辅助进行血管瘤的识别与检测，借助深度学习技术避免误诊漏诊。同时医学生也可以借此进行学习。
我们项目的潜在用户包括医生、医学院学生、血管瘤患者，软件将发布在web端，将超声图像上传到指定位置即可得到图像分割的结果，预计发布一周的用户量为1000。
流行病学统计数据显示，婴幼儿血管瘤的发病率为10%~12%，主要见于早产儿和女性婴幼儿。超声检查无创，可以为临床提供血管瘤的位置、形状以及累及范围等信息，有助于指导医生进一步治疗。 目前临床对血管瘤的病灶的分割，主要由专家人工勾画，受临床经验水平的影响，分割结果无法避免人为误差。若采用人工智能，需要较为精准且海量的样本，数据的成本较高，如何利用小样本数据集训练血管瘤超声图像的自动精准分割，称为目前热门的研究方向之一。本应用可以达到辅助医生进行治疗血管瘤的目的，同时也有助于患者进行自检。
采用深度学习方法建立模型，需要收集标记好的血管瘤超声影像数据，然后选择合适的模型进行训练，使用测试集对模型准确度进行评估，准确率可接受的情况下将发布到网页端，用户上传超声图像即可得到分割出血管瘤区域的图像。我们将会使用pytorch进行开发，同时以Web端应用程序为载体，采用当前流行的前后端分离式开发技术。后端使用Django REST Framework框架，前端使用Vue进行开发。
可能遇到的困难及解决：
图像分割方向之前小组成员未接触过，学习可能会遇到困难，但是小组成员都具有一定的深度学习基础，相信通过合作可以顺利完成任务。
团队成员对于web应用开发尚不熟悉，还需要进一步完成知识的积累。
竞争对手：暂未发现，但后续有可能出现同质化的应用。
（1）联系相关医疗机构，查看其在实际场景下的识别准确率。
（2）根据初步的使用效果对应用进行调整，例如增强程序的鲁棒性。
（3）在医生群体内进行推广。
（4）在公众号、知乎、微博等社交媒体对应用进行介绍，同时呼吁大家关注心脑血管健康。
我们的血管瘤超声图像分割项目通过借助深度神经网络技术训练出的准确率较高的模型来辅助医生进行血管瘤的识别与检测，该项目也可用于心脑血管方面的课堂教学。所以现在支持我们，你一定不会后悔！
以上是大佬教程为你收集整理的《热带风味代码团队》第5次作业：项目选题全部内容，希望文章能够帮你解决《热带风味代码团队》第5次作业：项目选题所遇到的程序开发问题。
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