【课题推荐发表期刊】

【课题背景】

图像分割模型在多个领域具有广泛的应用场景，包括医学影像分析（如肿瘤检测和器官分割）、自动驾驶（如道路、行人和障碍物的识别）、农业（如作物监测和病虫害识别）、遥感（如土地利用分类和环境监测）以及虚拟现实（如场景重建和增强现实中的物体识别）。通过精确分割图像中的不同区域，这些模型能够为决策提供关键支持，提升各行业的效率和准确性。

本课题将深入研究图像分割模型的创新算法和应用方法，旨在推动医学、交通、农业等领域的智能化发展，提升社会生产力和生活质量。

【课题方向参考】

• 自监督学习在医学图像分割中的应用

• 基于图神经网络的图像分割

• 多模态数据融合的图像分割方法

• 对抗性训练提升图像分割模型的鲁棒性

• 基于生成对抗网络（GAN）的图像分割

• 实时图像分割模型的轻量化设计

• 图像分割中的可解释性研究

• 跨域图像分割模型的迁移学习

• 基于强化学习的图像分割策略优化

• 图像分割中的伦理与公平性问题

• 图像分割中的多任务学习

• 基于量子计算的图像分割算法

• 图像分割中的元学习方法

【适合人群】

本科及以上，理工科方向，Python或C语言专业的学生

【课题收获】

• 高质量论文一篇（SCI/CCF定向期刊）

• SCI/CCF期刊投递与发表指导

• 结业证书

【导师介绍】

Prof. Neuron，985高校副教授，硕士生导师

• 以唯一第一作者/通讯作者发表论文36篇，其中SCI论文32篇，SCI一区Top/CCF-A类论文15篇

• 申请专利15项，已授权14项

• 主持和参加10余项国家和省部级科研项目

• 担任Computer Science and Technology、American Journal of Artificial Intelligence编委；担任ICR、ECAI、ICCBDAI、CVCS 等国际会议程序委员和技术委员5次

• 担任IEEE Transactions on Affective Computing, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Pattern Recognition, Knowledge-Based Systems等期刊审稿人，完成国际期刊审稿 120 余次

• 担任SMC-IoT 2023，PRMVIA 2024，NCIC 2023，MICCIS 2025，IoTCIT 2024，ICCBDAI 2023，FRSE 2024，EPSIC 2024，ECIS 2024等国际会议审稿人，完成国际会议审稿 90 余次

• 具有5年学生辅导经验，拥有丰富的中、英文学术论文辅导经验，熟悉各类论文写作规范和技巧，能够给学生提供专业指导和建议

• 可提供开源代码并指导复现；可提供部分开放研究数据；可提供保研、申博指导；可撰写推荐信

【课题安排】

研究周期预估六个月左右，具体视学员情况调整。

【推荐阅读】

• 2024 PCB CT Image Element Segmentation Model Optimizing the Semantic Perception of Connectivity Relationship

• 2024 Explicit-implicit priori knowledge-based diffusion model for generative medical image segmentation

• 2024 Integrating agent-based models and clustering methods for improving image segmentation