关于癌细胞识别系统设计的开题分析报告
基于DNA微阵列基因表达谱数据的癌症检测研究的开题报告
基于DNA微阵列基因表达谱数据的癌症检测研究的开题报告一、研究背景与意义癌症是一类常见的重大疾病，对人类健康和生存造成了巨大的威胁。
近年来，随着生物学和工程学的进步，基于DNA微阵列技术的基因表达谱分析已成为癌症的研究和诊断的重要手段。
DNA微阵列可以同时检测成千上万个基因的表达量，可以在遗传水平上揭示癌症发生和发展的机制，并作为生物标志物用于癌症的早期检测和诊断。
目前，基于DNA微阵列技术进行癌症检测的研究已经取得了一定的进展，但是仍存在一些问题和挑战。
例如，数据维度较高，需要利用高效的算法和模型进行数据处理和分析；缺乏确定性的生物标志物，在实际应用中需要进一步验证和优化。
因此，基于DNA微阵列基因表达谱数据的癌症检测研究具有重要的理论和应用价值，有助于提高癌症的早期检测和诊断的准确性和有效性，有助于推进癌症研究的深入和发展。
二、研究内容和方法1. 研究内容本研究旨在基于DNA微阵列基因表达谱数据进行癌症的检测，探索生物标志物的筛选和优化方法，并对癌症患者的分型和预后进行分析和评价。
2. 研究方法（1）数据预处理：对DNA微阵列基因表达谱数据进行预处理，包括数据清洗、归一化、噪声降噪等步骤。
（2）特征选择和降维：采用特征选择和降维方法，减少数据维度，排除冗余和噪声信息。
（3）模型建立和优化：基于机器学习和模式识别方法，建立癌症检测模型，并对模型进行优化和调整。
（4）生物标志物的筛选和验证：通过生物标志物的筛选和验证，确定可靠的检测指标。
（5）癌症分型和预后分析：根据基因表达谱数据，对癌症患者的分型和预后进行分析和评价。
三、研究进展和计划1. 研究进展目前，已完成对DNA微阵列基因表达谱数据的预处理和特征选择，初步建立了癌症检测模型，并对生物标志物进行了初步筛选和验证。
2. 研究计划下一步计划是继续优化和调整癌症检测模型，进一步确定和验证生物标志物，并对癌症分型和预后进行深入分析和评价。
四、研究意义和创新本研究旨在利用DNA微阵列技术进行癌症检测，并探索可靠的生物标志物和检测指标，对癌症的早期预警和诊断具有重要的理论和实际意义。
人胰腺癌细胞系中SP细胞的分选及生物学表型研究的开题报告
人胰腺癌细胞系中SP细胞的分选及生物学表型研究的开题报告一、研究背景及意义胰腺癌是当前世界上死亡率最高的恶性肿瘤之一，其中腺泡细胞癌占85%以上。
然而，胰腺癌的治疗效果并不理想，主要是因为癌细胞异质性导致的。
因此，寻找能够有效杀灭癌细胞的靶点或治疗手段就成为了重要研究方向之一。
在癌症研究领域中，最近几年涌现了一些关于干细胞的新理论，这些理论对癌细胞的研究也产生了很大的影响。
其中，干细胞的一个特性就是具有自我更新和分化为多种细胞类型的能力。
已有研究表明，多种恶性肿瘤中都存在着一种特殊的表型--肿瘤干细胞（CSCs），而且CSCs通常具有更强的耐药性、更强的增殖能力、更强的转移能力和更高的复发率。
因此，研究胰腺癌中的CSCs对于寻找胰腺癌新的治疗手段和新的靶点具有重要的意义。
二、研究内容及目的本研究的目的是从人胰腺癌细胞系中分选出CSCs，并对其生物学表型进行研究。
具体内容包括以下几个方面：1.建立胰腺癌细胞系并鉴定细胞特性。
在本研究中，我们将选用人胰腺癌细胞株来建立细胞系。
首先需要对该胰腺癌细胞株进行鉴定，包括细胞形态学、生长特性、细胞表面标志物、染色体核型等，以确定其主要细胞类型和纯度。
2.分选CSCs并验证其球体形成能力。
将胰腺癌细胞株进行分选，筛选出CSCs。
我们将采用表面标志物CD44+/CD24-来分选CSCs，该标志物已被证明能够有效地分选出多种肿瘤中的CSCs。
分选后，我们将对CSCs的球体形成能力进行验证。
球体形成实验被广泛应用于CSCs的鉴定，可以有效地反映其自我更新和增殖能力。
3.比较CSCs和非CSCs的药物敏感性。
将分选出的CSCs和非CSCs分别进行化疗药物敏感性实验，比较两者之间的药物敏感性差异。
阐明CSCs耐药的机制，为进一步开发抗肿瘤药物提供有力支持。
三、研究方法和技术路线1.细胞培养选用较为常用的胰腺癌细胞株建立细胞系。
细胞培养条件为生长温度37℃、含10%的琼脂糖及10%脐带血清的DMEM培养基。
hSp17EGFP共表达卵巢癌细胞模型的建立的开题报告
hSp17EGFP共表达卵巢癌细胞模型的建立的开题报告一、选题意义卵巢癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，常伴有生殖系统失调、恶病质症状和腹部不适等症状，早期发现和治疗至关重要。
近年来，分子生物学、细胞生物学等相关技术的发展，为卵巢癌的研究提供了更多的手段。
其中，利用共表达基因进行研究能够更准确地反映卵巢癌疾病的发生和发展机制，有助于发现新的治疗靶点和预后因素。
二、研究目的和内容本项目旨在建立HSp17EGFP共表达卵巢癌细胞模型，以此为基础进行疾病模拟和靶标研究。
具体研究内容包括：1.构建共表达载体HSp17EGFP，并将其转染入卵巢癌细胞；2.验证HSp17EGFP在卵巢癌细胞中的表达情况；3.利用共表达基因筛选技术，寻找与HSp17EGFP共表达的其他基因；4.利用Bioinformatics软件对共表达基因进行分析和功能注释；5.验证共表达基因在卵巢癌中的表达情况和生物学意义；6.研究共表达基因对卵巢癌细胞增殖、侵袭和凋亡的调节作用。
三、研究方法1.构建HSp17EGFP共表达载体。
将HSp17基因和EGFP基因连接在同一表达载体中，利用限制酶切和连接技术进行构建。
2.转染共表达载体到卵巢癌细胞。
将构建好的共表达载体使用适当的转染试剂转染到卵巢癌细胞中。
3.验证共表达基因在卵巢癌细胞中的表达情况。
利用荧光显微镜观察EGFP在卵巢癌细胞中的表达情况，利用Western blotting和RT-PCR 检测HSp17EGFP和共表达基因的蛋白和mRNA表达情况。
4.筛选共表达基因。
利用共表达基因筛选技术（例如Y2H筛选、Co-IP、ChIP-seq等），筛选与HSp17EGFP共表达的其他基因。
5.分析共表达基因的功能和信号通路。
利用各种Bioinformatics软件和数据库（例如KEGG、GO、STRING等）进行共表达基因的分析和功能注释。
6.验证共表达基因在卵巢癌中的表达情况和生物学意义。
开题报告的实验方案怎么写
开题报告的实验方案怎么写开题报告是科研项目中的重要环节，它为后续实验的顺利进行提供了基础和指导。
实验方案的编写是开题报告的核心内容之一，它需要清晰地描述实验的目的、方法、步骤和预期结果等，为实验的顺利进行提供了指导和依据。
一、确定实验目的和研究问题实验方案的编写首先需要明确实验的目的和所要解决的研究问题。
实验目的应该明确、具体，并与研究问题紧密相关，以确保实验的针对性和有效性。
例如，如果研究问题是“某种药物对癌细胞的抑制作用”，实验目的可以是“验证该药物对癌细胞的抑制作用及其机制”。
二、选择适当的实验方法和技术手段在编写实验方案时，需要选择适当的实验方法和技术手段来解决研究问题。
这些方法和手段应该符合实验目的和研究问题的要求，并具有可操作性和可重复性。
例如，对于上述的癌细胞抑制实验，可以选择细胞培养、MTT法测定细胞存活率等方法。
三、详细描述实验步骤和操作流程实验方案的编写需要详细描述实验的步骤和操作流程，以确保实验的可重复性和准确性。
每个步骤应该清晰明了，包括所需材料、仪器设备、操作方法等。
同时，还需要注意实验中可能出现的难点和注意事项，并提供相应的解决方案和预防措施。
四、制定合理的实验设计和样本选择实验方案的编写需要制定合理的实验设计和样本选择。
实验设计应该考虑到实验目的和研究问题的要求，包括对照组的设置、实验组的选择等。
样本选择应该具有代表性和可靠性，以保证实验结果的可信度和推广性。
五、预期结果和数据分析在实验方案中，需要预测实验的预期结果，并提供相应的数据分析方法。
预期结果应该与实验目的和研究问题相一致，并具有科学合理性。
数据分析方法应该符合实验数据的特点，并能够对实验结果进行客观、准确的评估和解读。
六、实验安全和伦理考虑在编写实验方案时，还需要考虑实验的安全性和伦理问题。
实验应该符合相关的安全规范和伦理要求，确保实验过程中的安全和合法性。
同时，还需要对可能存在的风险和伦理问题进行评估和预防，以保护实验人员和被试对象的权益和安全。
癌症细胞识别技术的研究与发展
癌症细胞识别技术的研究与发展癌症是一种常见的疾病，也是一种危险的疾病。
据统计，每年全球有数百万人死于癌症。
而对癌症这种疾病的治疗，早期的方法主要是传统的手术和化疗等方法，这些方法通常会对身体造成很大的伤害。
然而，随着科技的进步，越来越多的科学家开始研究和开发新的癌症治疗技术，其中最重要的技术之一就是癌症细胞识别技术。
癌症细胞识别技术是一种利用先进的技术手段，通过对癌症细胞的分析和识别，实现对癌症细胞的有效治疗的技术。
其主要作用是帮助医生和研究人员更加精确地诊断和治疗癌症。
近年来，随着科技的进步，癌症细胞识别技术也在不断的发展和完善。
目前，这项技术主要包括了三种主要的方法。
第一种方法是基因诊断技术。
这项技术是指通过对癌症细胞的基因序列分析，确定癌症细胞与正常细胞之间的差异，从而实现对癌症的诊断和治疗。
这项技术最大的优点是极其精确，可以帮助医生和研究人员更加准确地确定癌症细胞的类型和特点，进而更好地选择治疗方案。
不过，这项技术对于设备的要求相对较高，而且需要对大量的基因数据进行分析和解读，需要一定的专业知识和技能。
第二种方法是免疫组化技术。
这项技术是指通过对癌症细胞的表面膜蛋白、酶、激素等方面进行分析和识别，确定癌症细胞与正常细胞之间的不同点，从而实现对癌症的诊断和治疗。
这项技术的优点是非常有效，可以帮助医生和研究人员在极短的时间内准确地确定癌症细胞的类型和特点。
此外，免疫组化技术可以快速、精确地分析大批量细胞，因此在癌症病理学和治疗方案的制定上具有广泛的应用前景。
第三种方法是基于遗传密码的诊断技术。
这项技术是指通过分析和解读癌症细胞的遗传密码，确定细胞之间的不同点，从而实现对癌症的诊断和治疗。
这项技术的优点是非常高效，可以在非常短的时间内获得准确的结果。
此外，基于遗传密码的诊断技术还可以提供有关癌细胞之间的遗传变异和突变的信息，从而帮助医生和研究人员更好的制定治疗方案。
总的来说，癌症细胞识别技术的研究和发展十分重要，对于提高癌症的治疗效果和创新医疗技术具有重要的推动作用。
原发性肝癌患者循环血中肿瘤细胞检测及意义的开题报告
原发性肝癌患者循环血中肿瘤细胞检测及意义的开题报告一、研究背景与意义肝癌是全球范围内一种高发病种，且肝癌的患病率呈逐年上升的趋势，已成为世界上第五大癌症。
原发性肝癌指的是肝细胞恶性肿瘤或肝内胆管细胞恶性肿瘤，而肝癌的早期诊断和治疗一直是医学界的难点。
早期诊断可以提高患者预后，而且对肝癌的治疗也有关键意义。
目前，影像学检查是肝癌的常规检查方法，但其诊断精确性并不十分理想，敏感性和特异性均约为70%~80%。
因此，开发更为敏感和特异的检测方法成为了肝癌临床诊断中的研究热点。
肿瘤细胞在体内早期就可能通过血液循环进入到外周血液中，这种循环肿瘤细胞（CTCs）的检测已成为早期肿瘤诊断和治疗中的研究方向，尤其是针对肝癌的检测中应用较多。
目前，CIRCULATING TUMOR CELLS ASSAY（CTC检测）技术已成为一种不依赖组织学和生化检查的肿瘤检测方法，为肝癌的早期诊断和治疗提供了新的思路和方法。
因此，对原发性肝癌患者循环血中肿瘤细胞检测及其意义进行深入探究，具有较高的现实意义和科学价值。
二、研究内容本研究的主要内容是对原发性肝癌患者循环血中的肿瘤细胞进行检测，同时探究其在肝癌早期诊断和治疗方面的应用。
具体研究内容如下：1、建立样本检测方法建立一种简便、高效、准确、可靠的CTC检测方法，包括采集外周血样本，分离红细胞，捕获CTCs，鉴定、计数、分析和数据处理等。
2、检测CICs在血液中的分布分析原发性肝癌患者循环血中CIC（循环肝癌干细胞）的分布情况及其与肝癌的临床病理特征、分子分型特点的相关性。
3、分析CTCs与肝癌转移的关系研究CTCs在肝癌转移过程中的变化特征，探究CTCs与肝癌的转移程度、预后等相关性。
4、探究CTCs的治疗价值通过对CTCs分子标记的检测，评估不同治疗方法对CTCs的影响并探讨治疗效果和CTCs变化的相关性，为临床治疗提供新的思路和方法。
三、研究方法1、研究对象选择原发性肝癌患者为研究对象，对其进行外周血搜集和CTC检测。
乳腺癌患者循环肿瘤细胞的检测及其临床应用的开题报告
乳腺癌患者循环肿瘤细胞的检测及其临床应用的开题报告一、研究背景与意义：乳腺癌是一种常见的女性恶性肿瘤，也是世界范围内最常见的恶性肿瘤之一，造成了巨大的生命和健康负担。
目前，乳腺癌的治疗方法主要包括手术切除、化疗、放疗、内分泌治疗和靶向治疗等。
然而，许多治疗方案存在着限制、副作用和复发等问题，为此，寻找更为精准、个体化的治疗方案和更有效的监测手段显得尤为重要。
循环肿瘤细胞（Circulating Tumor Cells, CTCs）是指癌症患者体内流动的、不依附于原发瘤进行细胞分化和建立新的肿瘤病灶的恶性细胞。
CTCs的检测被认为是一种非侵入性、动态、重复性和广泛适用性的方法，因为它可以通过血液样本简便地获取生物标志物，并在癌症的分子诊断和治疗中发挥重要作用。
此外，检测CTCs还具有较高的敏感性和特异性，可以为个体化治疗和预测患者预后提供有效的帮助。
二、研究目的：本文的主要目的是对乳腺癌患者循环肿瘤细胞的检测与临床应用进行探讨，包括CTCs的检测方法、CTCs在预测患者预后、监测治疗效果和个体化治疗等方面的应用。
三、研究内容：1. 循环肿瘤细胞的定义和检测方法：介绍循环肿瘤细胞的来源、生物学特性以及常见的检测方法，包括蛋白质标记、抗体捕捉、生物标志物筛选、PCR以及NGS等技术。
2. 循环肿瘤细胞在乳腺癌中的应用：分析CTCs在乳腺癌早期诊断、治疗监测和预测患者预后等方面的应用情况，并探讨其在个体化治疗中的作用。
3. 循环肿瘤细胞检测技术的发展趋势：对现有的CTCs检测技术进行评估，分析其优缺点，并展望未来可能的技术发展方向。
四、研究方法：本研究将通过文献综述的方式，对国内外目前关于循环肿瘤细胞检测及在乳腺癌中的应用进行系统性梳理和分析，从而了解其检测方法、优缺点、临床应用和未来发展趋势等方面，为乳腺癌患者提供更为精准、个体化的治疗方案和监测手段。
五、研究预期结果：通过对CTCs检测技术以及在乳腺癌中的临床应用进行研究，预计将得出以下结果：1. 对现有的CTCs检测技术进行评估，总结其优缺点，展望未来可能的技术发展方向。
基于深度神经网络的癌细胞识别系统研究
基于深度神经网络的癌细胞识别系统研究随着医学科技的不断发展，癌症的诊断和治疗也取得了巨大的进步。
癌症的早期诊断仍然是一个挑战。
基于深度神经网络的癌细胞识别系统成为了一个热门的研究方向。
本文将介绍基于深度神经网络的癌细胞识别系统的研究进展，并探讨其在临床应用中的潜在价值。
一、研究背景癌症是一种严重威胁人类生命的疾病，早期诊断对于提高治疗效果和提高生存率至关重要。
传统的癌细胞识别方法往往需要经过复杂的实验室操作和专业的医学知识，且存在主观性较强的问题，导致诊断结果的不确定性。
基于深度神经网络的癌细胞识别系统成为了一个备受关注的研究方向。
二、深度神经网络在癌细胞识别中的应用深度神经网络是一种能够自动从数据中学习特征表示的机器学习模型。
它通过多层神经元组成的网络结构，能够从大规模数据中学习到复杂的非线性特征。
在癌细胞识别领域，深度神经网络可以利用大量的癌细胞影像数据，学习到癌细胞的特征表示，从而实现对癌细胞的自动识别和分类。
目前，深度神经网络在癌细胞识别中的应用主要包括两个方面：一是基于组织切片图像的癌细胞识别，二是基于医学影像的癌细胞识别。
在基于组织切片图像的癌细胞识别中，研究人员利用深度神经网络对组织切片图像中的癌细胞进行分割和分类，实现对癌细胞的精准识别。
在基于医学影像的癌细胞识别中，研究人员则利用深度神经网络对医学影像中的癌细胞进行定位和分析，实现对癌细胞的快速筛查和诊断。
三、研究进展近年来，基于深度神经网络的癌细胞识别系统取得了一系列重要的研究进展。
研究人员提出了一系列针对癌细胞识别的深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、残差网络（ResNet）等，在癌细胞识别任务中取得了优异的表现。
研究人员还提出了一系列基于深度学习的癌细胞特征表示方法，如迁移学习、对抗生成网络（GAN）、自编码器（Autoencoder）等，进一步提高了癌细胞识别的准确率和泛化能力。
研究人员还开展了大规模的癌细胞数据集的构建和标注工作，为深度学习模型的训练和评估提供了重要支持。
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关于癌细胞识别系统设计的开题报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：2襄樊学院毕业论文（设计）任务书毕业论文（设计）题癌细胞识别系统的设计学生姓名吴倩专业电子信息科学与技术班级0711指导教师闵晶妍一、毕业论文（设计）的主要内容及要求：内容：1、系统识别概念的定义及意义。
2、癌细胞识别系统中系统设计方法的实现。
3、用Matlab对各种算法进行仿真实验。
4、对各种设计方法的实验结果进行比较分析。
要求：1、掌握系统识别的定义及意义；2、掌握癌细胞识别系统中识别方法的设计与实现；3、对各种方法进行Matlab仿真比较；4、完成癌细胞识别系统的算法；5、完成相应毕业论文；二、毕业论文（设计）应收集的资料及主要参考文献：1、《图像处理和分析》清华大学出版社2、《数字图像处理学》电子工业出版社3、《visual c++ 数字图像实用工程案例精选》人民邮电出版社4、《visual c++ 小波变换技术与工程实践》人民邮电出版社5、《visual c++ 数字图像模式识别技术及工程实践》人民邮电出版社6、用Internet搜集期刊网的期刊和论文7、《visual c++/matlab 图像处理与识别实用案例精选》人民邮电出版襄樊学院物理与电子工程学院2011届本科毕业论文开题报告论文题目癌细胞识别系统的设计班级0711电科姓名吴倩学号07111005指导教师（职称）闵晶妍填表日期2011 年 2 月18 日说明一、论文的开题报告是保证毕业论文质量的一个重要环节，为规范我院本科毕业论文的开题报告，特印制此表。
二、学生应阅读的主要文献、资料15种以上，通过调研和资料搜集，主动与指导教师讨论，在指导教师的指导下，完成开题报告，开题报告字数应在2500字以上。
三、开题报告须经院毕业论文指导教师审查，同意后方可进行论文写作，并将开题报告交指导教师。
不合格者，必须重写。
一、选题的意义和研究现状1．选题的理论意义、学术价值或实践价值癌症是当今世界最常见的致命疾病之一，全球每年死于癌症者非常多，且发病率仍在逐年上升。
癌症的治疗取决于对它的早期诊断，因为癌症病例一旦确诊，大多数已经属于晚期，失去了治愈的最佳时机。
因此，进行准确的早期诊断和治疗已成为迫切需要解决的问题。
由于癌细胞和非癌细胞对于病理专家在传统的显微镜下观察切片或涂片的方法下很难进行判断，借助现代计算机技术结合病理专家实践经验，采用图像处理技术对医学图像进行处理，可以提高判断的有效性和图像信息的使用效率，从而对癌细胞进行识别。
这对于医学科研与教学，以及临床诊断方面有着现实的意义和广阔的前景。
例如，胃肠道腺癌细胞识别和图像处理系统的研究，是胃肠道腺癌早期筛选、诊断的有效方法。
数字图像处理技术已被广泛应用与生物医学领域，运用计算机对图像进行处理和分析，并进一步完成癌细胞的检测识别，能有效协助医生对肿瘤病症做出诊断。
在识别癌细胞时，需要做出定量的结果，人眼难以胜任这类工作，而利用计算机图像处理和模式识别技术完成显微图像的分析和识别已取得了一些进展。
近年来国内外医学图像研究者对癌细胞的识别提出了很多理论和方法，从而对癌细胞的诊断具有十分重要的意义和实践价值。
2．与选题相关的研究现状及发展趋势随着计算机技术的不断发展，对显微镜下细胞形态的自动图像识别、细胞形态的检测是医学检测中的一个重要部分，很多疾病的诊治主要依靠医学专家观察标本中细胞在显微镜下的形态，对细胞进行识别和分类。
目前最普遍和主要的方法是使用光学显微镜，观察经过染色的标本，根据每种细胞形态的不同进行分类和计数。
这种传统的人工分类的工作重复而单调、效率低下。
随着计算机模式识别技术和人工智能研究的不断发展，人们把目光投向了对细胞图像的自动识别上，这样大大的提高了检查效率，减少认为误差。
国内外都有一些癌细胞如肿瘤细胞、乳腺癌细胞等自动识别的研究，在肿瘤细胞自动识别方面最为成功的是AutoPap和PapNet,AutoPap和PapNet技术应用于宫颈癌的初步筛查中可有效降低假阴性，但这种技术目前只能局限与宫颈、阴道涂片。
此外，Thiran JP等介绍了一种从显微图像中自动识别癌组织的方法，该方法利用数学形态学和测地学理论，基于细胞的形状和大小，提取了恶性肿瘤四个诊断标准的客观数值。
对于其它一些可制作病理涂片的肿瘤，国内外都有一些肿瘤细胞自动发现与分析进行了研究。
例如，Kraef SK对血液和骨髓肿瘤病理图像中癌细胞的自动发现和分析进行了研究。
Weyn B采用小波变换描述细胞核结构，对乳腺癌细胞的自动诊断与分级进行了研究。
长期以来，图像处理技术已经被广泛应用与各种医学应用领域中，其中许多是应用在微观医学与生物学中。
医学涂片自动判读系统的研究，是国际上的难题和前沿课题。
例如，国际上为了研究宫颈癌涂片自动判读系统，从20世纪50年代起，至少已投入了4000个人/年。
其完成的效果为：可以去除样本中50%的涂片、剩余50%还需人工判读。
因此研究这样的系统目前的图像诊断系统有着重要的理论和实用价值。
目前的图像诊断系统，大多数已使用了形态学、灰度特征和色度学，并结合专家系统，对癌细胞进行分析和诊断。
近年来，我国实现了一套肺癌早期识别和分类系统。
该系统将人工作智能技术、图像处理技术、形态学和色度学技术、神经网络以及软件技术等高新技术综合应用与肺癌早期细胞病理诊断，解决了肺癌早期细胞病理诊断中的智能化和自动化的若干关键问题，并且进行了创新研究。
对于胃肠道肿瘤组织细胞的自动识别也有相关报道。
目前，肺癌诊断的手段主要有：X光片、CT、MRT、同位素、纤维支气管镜（BF）、经皮穿刺活检等，临床最可靠的还是病理性诊断，但病理性诊断的先进手段还相当匮乏。
由于普查的工作最大，而传统的肺癌诊断手段主要是依靠人工，受到多种因素的制约，影响诊断的准确性与效率。
因此，利用计算机图像处理技术，减轻人的工作负担，提高诊断的准确性和效率，研制目标是在癌细胞识别率最高的前提下，假阳性率最小。
由于所使用的涂片样本来自被检查者的痰液，然后加以染色，和人体活检涂片相比，痰液中有较多的杂质和菌团，并且肺癌细胞种类不单一。
主要有以下三种：磷癌细胞、腺癌细胞和小细胞癌细胞，因而，所处理的问题更加复杂，难度更大。
针对这些情况，设计了一套切实可行的算法，在该系统中，通过把细胞核的形态学特征，以及色度特征、同时用于肺癌细胞的识别，提高了系统的准确性，较好的完成了任务，性能指标优越。
以上研究为肿瘤的自动化诊断提供了一定的研究基础，但胃肠道腺癌细胞自动分析和处理体系尚不完善，未能综合考虑判别癌细胞的多种指标。
对于癌细胞自动识别和处理系统仍待进一步研究和发展。
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2.了解并掌握了几种关于癌细胞识别的方法及它们之间的相关性。