建立一个肺病灶医学影像辅助诊断系统需要集成深度学习模型，实现影像的自动分析和疾病识别，主要为医生提供辅助服务，通过实影像数据获取与存储模块、影像预处理模、病灶检测与定位模块、病灶特征分析模块、诊断报告生成模块、可视化交互模块，来实现系统的可行性，因此对这五种核心模块实现如下功能的研究方案和方法如下：
（1）数据采集与预处理模块：根据影像辅助工具获得影像数据源，对获取的影像数据进行分类整理，并存储在本地数据库中，建立完善的数据索引和管理机制，方便后续的数据调用和处理。
（2）影像预处理模块：可以使用python进行归一化、去噪、图像分割等处理，经过预处理的影像可以重新存储到数据库或者以新的文件格式保存，方便后续模块调用。
（3）病灶检测与定位模块：运用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）及其变体，对预处理后的肺部影像进行自动分析，检测出肺内可能存在的病灶区域。通过特征提取和模式识别技术，确定病灶的位置、大小、形状等基本信息，并在影像上进行标记和标注，以便医生直观地查看病灶的具体情况。
（4）病灶特征分析模块：提取病灶的多种特征信息，包括纹理特征、密度特征、形态特征等。例如，通过灰度共生矩阵计算病灶的纹理复杂度，分析病灶的密度分布情况，以及测量病灶的周长、面积、体积等几何参数，为病灶的定性诊断提供量化依据。
（5）可视化交互模块：开发友好的用户界面，能够直观地展示原始影像、预处理后的影像、病灶标记结果以及诊断报告等信息，方便医生进行查看和操作。提供交互工具，如放大、缩小、平移影像，调整图像显示参数，以及对病灶进行手动标注和测量等功能，使医生能够根据自己的需求深入分析影像数据，提高诊断的灵活性和准确性。
2.2拟采用的研究方案和研究方法
肺病灶医学影像辅助诊断系统后端开发框架采用PyTorch框架，可以有效灵活的处理数据，在医学影像辅助诊断系统中，数据通常是大量的肺部影像，如 X 光、CT 等，提高数据利用效率。PyTorch也支持医学影像进行预处理，如归一化、裁剪、旋转等操作来提高模型的准确性，同时他的子类模块支持复杂神经网络模型构建，如卷积神经网络（CNN）用于提取影像特征。
肺病灶医学影像辅助诊断系统前端开发框架采用Vue.js框架,可以使用组件化的开发方式，对于肺病灶医学影像辅助诊断系统的界面构建非常有利。例如，可以将影像显示组件、诊断结果展示组件、用户操作按钮（如上传影像、切换视图等）等分别构建为独立的组件。在肺病灶医学影像辅助诊断系统中，需要与后端服务器进行通信，以获取诊断模型的分析结果、上传影像数据等。Vue.js 可以通过Axios组件轻松地进行 API 调用。
数据库选用MySql作为该系统所有数据的存储库，因为是开源所以没有版权的纠纷，现在很多公司都在利用MySql作为数据库的存储，不仅它的存储速率比较快，而且还可以在它的基础上进行二次开发。
本课题研究的重点及难点，前期已开展工作
重点：
（1）调查与肺病灶医学影像辅助诊断系统相关的资料及背景，明确需求
（2）根据肺病灶医学影像辅助诊断系统需求设计出合理的数据库
（3）根据肺病灶医学影像辅助诊断系统需求合理规划功能模块
（4）熟悉常用的医学影像处理软件和开发工具
难点：
（1）设计肺病灶医学影像辅助诊断系统与需求合理的数据库关系
（2）模型设计与训练，利用标注好的数据集对模型进行训练，优化模型参数。实现模型的迁移学习，以提高在小数据集上的表现。
（3）功能模块的集成与实现，集成深度学习模型，实现影像的自动分析和疾病识别。并进行性能评估。
前期工作：
对基于深度学习的肺部影像的图像识别和分类技术进行研究学习，同时学习python基础语法以及对应的影像框架开发，学习影像相关算法CNN、RNN等，熟悉前后端开发环境，进行开发，记录开发过程中遇到的问题并及时解决。