本科生科创项目结题证明

1 南京理工大学本科生科研训练项目结题表

项目名称 指导教师、院（系）

图像角点检测算法研究 曹国 计算机科学与技术学院

参与学生及其学号：陈开恒 02 郭 陶 08 汪文娟 05

成果形式(论文设计产品研制软件开发专利申请和转让研究报告调研报告等)： 软件开发

成果发表：刊物名称 级别 发表时间

产品(专利) 鉴定单位 时间

已(拟)参加竞赛及获奖情况：

2 研究成果简介（800-1000字）：

1． 研究内容、结果、成效

研究内容：在PET临床应用中，主要用到数字图像技术中的图像分割技术。运用图象处理中的分割方法能够提取影像数据中特殊组织，也是可视化实现的前提，分割后的区域能够进行组织容积的定量分析，诊断，治疗规划等，从而实现计算机辅助诊断分析。这就要求参加此项目的同学对数字图像学有一定的了解，尤其是要掌握其中的图像分割的多种方法，例如边缘检测阈值分割区域分裂与合并等等，当然这离不开计算机技术的配合，该项目要求同学有较强的编程能力，最好能将图像的检测与分割及计算等用代码实现，利用计算机最终实现肿瘤的较为精确的检测和定量分析（主要是算其体积）。

研究成果：本项目的主要实现了利用分割算法来实现肿瘤区域的检测分割。首先学习图像处理软件库Matlab，熟悉其各项功能以及相关函数，然后针对PET序列影像数据，研究肿瘤的属性，运用多种方法对肿瘤进行检测并分割，最后实现分割肿瘤的各项特征计算，与医学专家分割的结果进行对比分析，给出定量的分析评价。通过该项目的研究，项目参与人员能够锻炼实际的编程能力，熟悉医学影像分析的流程，掌握图象处理的相关知识，提高解决实际问题的能力。

横向项目结题证明

合同名称：

项目负责人： 所属学院：

委托方名称：

合同起止时间： 结题时间：

结题的形式与内容

1.结题方式：

2. 结题材料:

3. 承诺：如以后出现任何纠纷，本人承担全部经济、法律及其他责任。

项目负责人签字：

年 月 日

学院或基层单位的审核意见：

学院或基层单位负责人签字：

年 月 日

科研处意见：

签 字：

年 月 日

主管校长意见：

签 字

年 月 日

附件1

2008年东北林业大学本科生创新性实验项目结题答辩名单

学院 序号 项目名称 负责人 专业班级 指导教师

动资 1 虎源细小病毒单克隆抗体的研制 李钰婷 动医06-1 田丽红

生命 2 精子介导GFP基因在早期胚胎中的表达 安星兰 生物技术06-1 安铁洙

3 淹水对丁香叶片无氧呼吸的影响 李国芳 生物技术06-2 王晶英

园林 4 城市绿化与城市夜晚亮化的最适结合方法的研究 姜姗 风景园林06-3 岳桦

5 植物教学标本工艺技术的改良 张雪莹 风景园林06-2 宋红

6 育苗用营养土砖的研究 吴刚 园林06-4 苏含英

7 柳兰的组织培养及矮化效应 顾雪 园林06-1 张彦妮

理学 8 钯催化串联反应合成含氧杂环化合物研究 王玥 应用化学06-2 彭进松

9 用离子液体作溶剂合成RDP 许箭 应用化学06-1 孙才英

信息 10 基于GPRS的分布式森林环境因子监测系统 谢兴隆 电信05-1班 刘嘉新

土木 11 基于MATLAB的动态规划求解方法实验研究 孙启程 工程管理06-3 王旭

林学 12 食用菌菌糠的资源化利用 王刚 森保06-1 刘雪峰

13 低糖毛酸浆果酱的加工 彭冬香 食品06-1 王萍

南京理工大学本科生科研训练项目结题表

项目名称 指导教师、院（系）

图像角点检测算法研究 曹国 计算机科学与技术学院

参与学生及其学号：陈开恒 0706580112 郭 陶 0706580118 汪文娟 0706580105

成果形式(论文、设计、产品研制、软件开发、专利申请和转让、研究报告、调研报告等)： 软件开发

成果发表：刊物名称 级别 发表时间

产品(专利) 鉴定单位 时间

已(拟)参加竞赛及获奖情况：

研究成果简介（800-1000字）：

1． 研究内容、结果、成效

研究内容：在PET临床应用中，主要用到数字图像技术中的图像分割技术。运用图象处理中的分割方法能够提取影像数据中特殊组织，也是可视化实现的前提，分割后的区域能够进行组织容积的定量分析，诊断，治疗规划等，从而实现计算机辅助诊断分析。这就要求参加此项目的同学对数字图像学有一定的了解，尤其是要掌握其中的图像分割的多种方法，例如边缘检测阈值分割区域分裂与合并等等，当然这离不开计算机技术的配合，该项目要求同学有较强的编程能力，最好能将图像的检测与分割及计算等用代码实现，利用计算机最终实现肿瘤的较为精确的检测和定量分析（主要是算其体积）。

研究成果：本项目的主要实现了利用分割算法来实现肿瘤区域的检测分割。首先学习图像处理软件库Matlab，熟悉其各项功能以及相关函数，然后针对PET序列影像数据，研究肿瘤的属性，运用多种方法对肿瘤进行检测并分割，最后实现分割肿瘤的各项特征计算，与医学专家分割的结果进行对比分析，给出定量的分析评价。通过该项目的研究，项目参与人员能够锻炼实际的编程能力，熟悉医学影像分析的流程，掌握图象处理的相关知识，提高解决实际问题的能力。