简介：当前,多数医学图像属于黑白图像,其对人的视觉效果不如彩色图像.本文介绍了伪彩色处理技术:查表添色法.用这种伪彩色处理后,人的视觉感知和图像理解显著改善,也明显提高了临床诊断和治疗水平,特别是那些疑难肿瘤病例.

简介：

简介：摘要：目的：探究多光谱皮肤镜图像处理工作站在皮肤图像诊断中的应用效果。方法：选择我院2023年3月至2024年4月收治的108名需进行皮肤图像诊断患者参与本次实验，实验前将108名患者随机编码并平均分为实验组与对照组两组，每组54名患者。实验期间对对照组患者采用常规的医学图像诊断技术进行处理，对实验组患者则在常规的医学图像诊断技术基础上应用多光谱皮肤镜图像处理工作站进行处理，对比两组患者的诊断效果。结果：实验组患者的病情诊断效果明显优于对照组患者，p＜0.05，数据对比差异显著，具有统计学意义。结论：利用多光谱皮肤镜图像处理工作站对患者进行检查，可以明显提高患者的诊断效果，可有效提高临床医生对皮肤疾病的诊断准确率。

简介：图像配准是图像分析和处理的基本问题，在医学影像，遥感遥测，计算机视觉等领域有着广泛的应用。基于边缘提取和利用Fourier变换和Mellin变换，本文提出了估计医学图像之间的配准参数的新方法。文中的计算机模拟结果表明，这种方法非常适合多模态医学影像处理。

简介：摘要：细胞核的精确分割是病理诊断的重要基础，为了进一步提高细胞核分割的准确性，本文提出基于ConvNeXt改进的ConvUnet细胞核分割网络。首先，将ConvNeXt网络扩写为编码器-解码器结构，其次在跳跃连接结构中加入ECA通道注意力机制，去除原始病理图片中的冗余信息，加强对重要细胞核特征的关注度，最终提高模型的分割性能。在Monuseg数据集上的实验结果表明，ConvUnet网络的Dice系数和IoU分别达到79.27%和65.98%，与现有细胞核分割方法相比有更好的分割效果。

简介：更准确地对高分辨率可见光机场区域图像进行飞机目标的识别,提出了一种基于主成分分析（PCA-principalcomponentanalysis）和模板匹配的方法进行飞机识别。首先对图像进行均值滤波和直方图均衡化,并进行灰度直方图分析,判定图像中是否存在机场,在机场提取的基础上进行飞机图像分割,并对各个分割区域进行主成分分析,将其主轴旋转成水平方向,然后和模板库匹配,进行飞机识别。实验结果证明,该方法对飞机目标的识别是有效的。

简介：本文阐述了基于形变模型(DeformableModels)的LevelSet分割方法的基本原理及其特点,介绍了在图像域的实现方法,实现并改进了基于该模型的NarrowBand快速算法.该算法的基本流程是:先在需要分割的目标内或外给定一封闭的初始曲线,通过Gaussian滤波后计算图像的梯度,最后通过NarrowBand算法完成轮廓线的抽取.该算法应用于医学CT/MRI影像以及显微图像的目标分割中,取得了较好的实验结果,证明该方法非常适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的目标进行快速精确分割.文中给出了算法实现的基本流程、相关参数的选取准则和部分实验结果.实验发现算法中涉及的参数对提取的轮廓线的精确和光滑程度有较大影响.

简介：摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

简介：摘要：本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统，其中主要包括：获取待检测的眼底图像；对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测；对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测，所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度；基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测，互不影响，可以较为精确的判断每个特征的类别，同时进行多种类别多种显著度的特征的检测，可以高效精确的对眼底图像进行检测。

简介：摘要 : 随着科学技术的高速发展， 磁共振成像设备也呈现日新月异的变化， 为许多新技术的 临床应用提供了坚实的 硬件基础 ,使一些 困扰临床的 伪影、心血管成像难题得到解决。本文 对目前临床医学医学图像处理装置和方法以及磁共振成像设备进行分析 ,论了 述医学影像设备在临床应用的重要性。

简介：从近年来受人瞩目的分形和小波图像压缩方法出发,分析了两种图像压缩方法的特点及利弊.运用小波域及DCT域下的分形压缩图像方法,提高了编码速度,得到较高的压缩比和信噪比,但重构图像质量还存在块状效应.为此,提出了几种方法结合起来的综合方法,进一步提高图像的质量,在压缩比和信噪比之间取得良好的折衷.

简介：针对SAR影像进行水上桥梁目标检测问题,提出了一种纹理特征与关联特征相结合的方法。该方法首先通过去噪及增强预处理改善图像质量,并采用阈值分割方法快速提取初始目标;然后使用灰度共生矩阵对目标及其周边背景纹理进行差异对比分析,从而去除虚警目标。实验结果表明,该方法能够准确地检测出水上桥梁目标。

简介：本文提出了一种基于局部能量的自适应图像融合方法.首先对原始图像进行小波分解,得到低频和高频子图像.然后分别计算高频子图像的局部能量,再根据不同图像的相应局部能量,计算局部能量熵,并根据值局部能量熵构造融合系数,从而实现图像融合.最后通过小波反变换,得到完整的融合.实验结果表明该方法有较好的融合效果.

简介：摘要：随着医学影像技术的快速发展，图像处理与分析算法在医学领域中发挥着重要作用。本研究旨在对医学影像中的图像处理与分析算法进行优化研究。首先，对传统算法进行分析和评估，发现存在一些局限性和不足之处。因此，本研究结合深度学习、机器学习和计算机视觉等新兴技术，提出了一种基于多层次特征提取和分类的改进算法。实验结果表明，我们的算法具有更高的准确性和鲁棒性，能有效地提高医学影像的质量和诊断效果。该研究对于进一步推动医学影像技术的发展具有积极的意义。

简介：摘要：随着医疗技术的不断进步，医学影像在疾病的诊断、治疗以及随访中扮演着越来越重要的角色。图像增强与处理技术作为医学影像处理的关键环节，其发展水平直接影响到医学影像的质量和医生诊断的准确性。本文首先介绍了医学影像图像增强技术的基本概念、主要方法以及评价标准，详细阐述了空间域和频率域增强方法的特点和应用。接着，本文深入探讨了医学影像图像处理技术的发展，包括图像分割、特征提取与识别以及三维重建与可视化等关键技术，并介绍了深度学习在医学影像处理中的最新应用。本文还详细分析了医学影像图像增强与处理技术在X光、CT、MRI等医学影像中的具体应用，指出了实际应用中面临的挑战与问题，如数据质量问题、算法性能与实时性以及伦理与隐私保护等。

简介：针对现有的图像分割方法存在的精度低、稳定性较差的问题,提出了一种基于猫群优化算法的图像多阈值分割方法。本文将猫群优化算法（CatSwarmOptimization,CSO）引入到图像分割中,以最大类间方差作为猫群优化算法求解的适应度函数,利用猫群优化算法中猫的两种行为模式——搜寻模式和追踪模式来快速搜寻图像多阈值分割的最佳阈值。实验表明,与粒子群优化算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）、头脑风暴算法（BrainStormOptimization,BSO）和人工蜂群算法（ArtificialBeeColony,ABC）相比,CSO在图像分割时的精确性、收敛速度及稳定性上有显著优势。在3阈值图像分割时,所提方法找到最优个体需要的平均迭代次数最少,且稳定性比ABC、BSO和PSO分别提高了5%、10%和80%。

简介：基于医学图像的人工骨三维仿生设计，包括两方面内容：在对医学图像数字化处理分析的基础上进行的人工骨外部结构三维重建和内部微观结构仿生设计．由此能够设计出具有仿生微孔内部结构并与人体实际骨外部形状极其相似的人工骨．本文同时提出了一种基于人工骨三维仿生模型的多材料快速成型加工方法，用于制造具有生物活性的人工骨。

简介：本文提出一种新的基于轮廓提取和最大互信息理论的医学图像配准的算法。该算法克服了在配准过程中存在鲁棒性因素、出现误配情况及互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,提高了原有算法的性能,可较准确地完成图像配准任务。本文并对提出的配准算法进行了Matlab仿真实验,对仿真结果进行分析。

简介：本文描述了一个基于小波的图像复原方法，该方法首先将图像和运算用小波表示，得到退化模型的多分辨率稀疏矩阵表示法，使用该法我们得到了一个多级正则化图像复原算法，并可有效地进行平滑约束，最后，我们对所提算法进行了验证，取得了较好的结果。

简介：摘要：目的：探索并评估基于超声图像分析的甲状腺癌诊断方法，以提高对甲状腺癌的准确性和敏感性。方法：从2022年9月至2023年9月，我们回顾性地收集了86例患有甲状腺病变的患者的超声图像数据。我们采用对比法对这些患者的超声图像进行分析，并将其与已知的甲状腺癌病例进行对比。结果：通过基于超声图像的分析，我们成功地诊断出了这86例患者中的甲状腺癌病例。我们的诊断方法显示出很高的准确性和敏感性，并与已有的临床诊断方法相媲美。结论：基于超声图像分析的甲状腺癌诊断方法是一种可行且有效的诊断手段。它可以提供更准确和敏感的甲状腺癌诊断结果，有望在临床实践中得到广泛应用。然而，仍需要进一步的研究和验证来进一步确认该方法的可靠性和稳定性。