一、开题答辩题目：基于OCT在体成像的鼻咽癌早期智能诊断研究
二、开题答辩人：葛辰坤
三、开题答辩时间：2024年6月15日 上午10:15
四、开题答辩地点：我院会议室430
五、开题答辩内容简介：
利用深度学习理论对OCT图像进行鼻咽癌早期诊断研究，旨在避免由其他诊断方法可能带来的身体创伤，为鼻咽癌早期诊断提供帮助。该方法通过图像去噪、医学图像疾病诊断和图像迁移等任务来优化诊断精度，对于鼻咽癌的临床诊断具有重要意义。首先，利用自监督学习理论实现无需标记的OCT图像去噪，避免人工标记带来的麻烦，有效降低图像散斑噪声对后续疾病诊断和图像迁移工作的影响。其次，考虑到图像病理学标记的困难，基于少量疾病图像标记的情况下建立自监督和半监督条件下的鼻咽癌图像诊断模型。最后，利用在体OCT图像和离体H&E图像建立图像迁移模型的训练，实现在体OCT的虚拟组织学成像功能，解决制作H&E图像带来的身体创伤问题。
六、开题答辩人简介
葛辰坤，男，6165cc金沙总站检测中心控制科学与工程专业，2023级在读博士研究生，主要研究方向为深度学习相关的医学图像处理。
