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文档简介

浅谈医学图像处理,1,引入：,古代医学：我国古代，大夫一般通过望、闻、问、切来判断病情，进行诊治。,在现代，有时我们需要对病人身体内部或者微观组织进行检查，仅通过传统方法是不够的，于是就有了医学图像,2,早期：20世纪70年代，医生借助学习得到的知识和实践积累的经验，解读病人的X线照片所反映的解剖结构和病生理信息。但是，这种人工解读方式，往往依赖于医生个人的经验、知识和情绪，且效率较低。,后来：随着计算机的发展和数字化仪器的出现，人们开始把X线胶片的模拟图像转变为数字图像存储和传输；另外，计算机技术的逐步成熟也提供了相当的计算能力。新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。,于是，医学图像处理技术变得越来越重要,3,医学图像分析（MedicalImageAnalysis）是综合医学图像、数学建模、数字图像处理与分析、人工智能和数值算法等学科的交叉领域。本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。,4,处理技术,医学图像三维可视化技术,医学图像分割,医学图像配准和融合,纹理分析方法,5,医学图像三维可视化技术,1.概述医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同。从成像系统（如超声波）获得二维断层图像，然后需要将图像格式转化成计算机方便处理的格式，实现三维重构。,2.关键技术图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的精确度。当分割归类或数据整合结束后，对体数据进行体绘制。未来的三维可视化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。,6,医学图像分割,1.概述医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。,2.方法,基于统计学的方法基于模糊集理论的方法基于知识的方法基于模型的方法,7,医学图像配准和融合,1.医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置上的配准，配准的结果应使两幅图像上所有关键的解剖点或感兴趣的关键点达到匹配。,2.图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性,对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。,一般认为图像的纹理特征描述物体表面灰度或颜色的变化,8,纹理分析方法,统计法：基于图像像素的灰度值的分布与相互关系,找出反映这些关系的特征结构法：分析纹理图像的结构,从中获取结构特征模型法：认为一个像素与其邻域像素存在某种相互关系,这种关系可以是线性的,也可以是符合某种概
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