简介：图像分割是许多图像分析和图像处理过程中的重要步骤.由于人的视觉特性和数字图像本身所具有的模糊性,使得图像分割问题是典型的结构不良问题,由Zadeh提出的模糊集合论具有描述不良问题的能力,模糊集合论应用于图像分割是针对图像模糊性非常有效的方法.目前模糊集理论在图像分割中的应用有许多成功的方法.本文就基于模糊理论的图像分割方法进行了综述,主要归纳了模糊阈值分割、模糊聚类分割以及模糊神经网络分割等方法并简要讨论了各种方法的特点.

简介：提出了一种基于图像配准的自动目标识别算法,图像配准算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配准的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。

简介：摘要要想快速的对一些复杂背景图像的局部轮廓进行识别，就需要对这些复杂背景图像进行分解并且提取一些多尺度的细节特征，再将图像的原图和经过操作后的图像进行对比。在传统的方法中，一般都是利用相与操作算子对这些复杂的背景进行处理，再把图像中的干扰信号除掉，使用这种方法有一个缺点就是会忽略图像的一些细节，识别的效率也很低。研究人员根据实际的情况，提出了一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别的方法。这种智能识别的方法能够利用对偶树复小波的变换的优良特性对复杂背景图像进行分解，在提出多尺度的细节特征。在对这些已经提出来的特征进行腐蚀和开闭运算。这种方法真正的实现了对复杂背景图像局部轮廓信息的识别，也为以后发展图像识别技术奠定了一个良好的基础。

简介：摘要要想快速的对一些复杂背景图像的局部轮廓进行识别，就需要对这些复杂背景图像进行分解并且提取一些多尺度的细节特征，再将图像的原图和经过操作后的图像进行对比。在传统的方法中，一般都是利用相与操作算子对这些复杂的背景进行处理，再把图像中的干扰信号除掉，使用这种方法有一个缺点就是会忽略图像的一些细节，识别的效率也很低。研究人员根据实际的情况，提出了一种基于Tophat算法的复杂背景图像局部轮廓信息人工智能识别的方法。这种智能识别的方法能够利用对偶树复小波的变换的优良特性对复杂背景图像进行分解，在提出多尺度的细节特征。在对这些已经提出来的特征进行腐蚀和开闭运算。这种方法真正的实现了对复杂背景图像局部轮廓信息的识别，也为以后发展图像识别技术奠定了一个良好的基础。

简介：摘要针对医学CT图像上图像挖掘技术的应用方式进行分析，讨论数据收集与CT图像特征等，希望能够对相关研究活动带来一定的借鉴价值。

简介：本文根据肾小球医学图像的特点，提出了一种新的基于直方图特征峰的图像侵害方法。通过定位图像的特征峰，从而有效地对肾小球医学图像进行阈值化。经实验证明，本文提出的算法能快速，准确地分割肾小球.

简介：本文系统的回顾了若干传统的图像分割技术，包括基于灰度直方图的技术及基于空间细节的各种技术，也介绍了若干新的分割方法，如基于模糊集理论的方法，基于多分辨率分析的方法以及基于人工神经网络的方法等。同时也对分割结果的评价等作了概要介绍。

简介：摘要目的分析和观察图像引导放疗过程中图像配准技术的应用及效果。方法选择本院2015年3月～2017年4月需进行图像引导进行放射治疗的30例肿瘤患者为观察对象，观察患者放疗过程中以图像配准技术为重点的应用操作方法。结果30例患者共扫描240次，其中有1例患者因扫描过程中头脚的误差达到5.3cm，左右、头脚以及前后三个方向上低于3mm的误差发生率分别为56.3%、47.2%、43.4%。结论肿瘤患者在图像引导放疗过程中，应用图像配准技术能够在一定程度上提升临床放疗的精度，从而提升患者放射治疗的效果以及安全性，值得在临床中推广应用。

简介：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、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。在比较各种技术在相关领域应用的基础上，提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

简介：摘要目的采取有效的配准方式，证实合理的配准方式对于CT、MR扫描的图像融合对胶质瘤靶区勾画的重要性、可行性及对放疗的应用的价值。方法抽取两组各10例临床上术后病理确诊为胶质瘤的患者，所有患者在进行治疗前均行CT增强扫描和MR增强扫描。第一组在体表不做标记点，并且MRI扫描时不采用和CT扫描时的头枕。第二组按研究的目的在体表做好标记并做到CT扫描和MR扫描的患者体位尽量保持一致（MRI扫描时选择和CT扫描时采用类似的头枕）。将扫描完的图像传输到放疗室中的TPS中，然后分别采用Manual和PointMatch法进行图像标配。配准完成后进行图像融合，直到到达满意的融合效果。然后由放疗科两位副主任职称的放疗医师及我院放射科一名副主任以上的医师对融合图像进行评估和勾画，分别在CT、MRI及融合好的图像上勾画临床靶区(ClinicaltargetVolume)CTV及周围正常危及器官（眼球、晶体、视神经、脑干、脊髓等）。在融合好的图像上勾画CTV并设为CTV-CT/MR，以此类推，定义为设为CTV-CT,CTV-MR。然后对比两组的CTV重合度(CTV-T)来评价CT和MRI图像融合的精度，即V-CTV-T的体积占CT图像上V-CTV-CT的百分比V-CTV-T=CTV-CT/MR/V-CTV-CT*100%(理想状态下为1)。并且计算二组在配准状态下的三维方向上的误差大小。结果1.第一组和第二组CTV重合度(融合的图像与CT对比)为0.8士0.26，0.91士0.11，二者差异具有统计学意义。第一组和第二组CTV重合（融合的图像与MRI对比）为0.92士0.15,1.02士0.08，两者差异也具有统计学意义。但与单纯CT对比，MRI更接近与1，差异性小。2.利用PointMarch计算第一组X,Y,Z轴方向的平均误差为(0.65士0.17)mm,(1.2士0.11)mm;(2.2士0.20)mm，三维空间总的平均误差为(2.24士1.15)mm；第二组X,Y,Z轴方向的平均误差为(0.25士0.11)mm,(0.6士0.11)mm;(1.2士0.20)mm，三维空间总的平均误差为(1.26士0.35)mm。不加标记点的误差明显大于加标记点的，并且不加标记点的误差超过了误差范围。结论1.体位一致的CT和MRI扫描是两者图像融合的关键，体位一致的图像融合技术误差在可接受的范围内。2.MRI扫描的图像勾画靶区比CT勾画靶区的精度高。

简介：摘要目的结合图像自动分割技术和机器学习方法对乳腺钼靶X线图像进行准确分类识别。方法以数字钼靶X线图像数据库（DDSM）中的BI-RADS4类的簇状分布多形性钙化钼靶图像为研究对象，自动切分图像的感兴趣区域（ROI）。对小波变换、Gabor滤波和灰度共生矩阵法所提取的特征参数进行融合，并基于灵敏度分析对融合后的特征参数进行筛选。使用基于集成学习的方法，对多项式核支持向量机（SVM）、随机森林和逻辑（logistic）回归分类器进行投票集成，构成用于乳腺钼靶X线图像自动分类的分类器。投票集成方法为软投票。结果提出的集成分类器可高效地识别与分类乳腺钼靶X线图像，其分类的灵敏度、特异度和准确率分别为99.1%、99.6%和99.3%。结论所提出的乳腺钼靶X线图像处理与分类识别方法能为医生的临床判断提供辅助检测的依据，并为细分BI-RADS4类图像提供技术基础。

简介：摘要 :B

简介：摘要：

简介：摘要对影响CT图像的因素进行分析。分析CT图像之前，首先要了解以下基本概念像素、体素、CT值、窗技术、分辨力、噪声、部分容积效应和伪影。

简介：摘要与现代生活诸多其他领域一样，医学影像学实践正在以坚实的步伐向数字化世界转变。在近年，影像学全面数字化变革得到了充分体现，各种医学影像技术都实现了全数字化。越来越多的数字图像获取技术日趋成熟。计算机的广泛应用使扫描技术、磁共振技术、X射线摄影技术等的得到了迅猛发展。在不久的将来很有可能实现医学影像的无胶片化。

简介：摘要：目的：本研究旨在通过颈椎CT图像特征分析，探究颈椎疾病的诊断标准和治疗前景，以提高颈椎疾病的诊断准确性和治疗效果。方法：采用回顾性研究设计，选取2019年至2023年间接受颈椎CT扫描的患者作为研究对象。通过高级图像处理和机器学习技术，对颈椎CT图像进行特征提取和分析，包括颈椎间盘突出、颈椎管狭窄和颈椎骨折等常见疾病的图像特征。利用统计分析方法评估这些特征与临床诊断的相关性。结果：共分析了1000例患者的颈椎CT图像。研究发现，通过特定的图像特征组合可以高度预测颈椎疾病的类型和严重程度，其预测准确率达到92%。此外，图像特征与颈椎疾病的临床表现和治疗响应之间存在显著相关性，为颈椎疾病的个体化治疗提供了依据。结论：颈椎CT图像特征分析能够有效辅助颈椎疾病的诊断和治疗决策，提高诊断准确率和治疗效果。未来，通过进一步研究和技术优化，颈椎CT图像特征分析有望成为颈椎疾病管理的重要工具。

简介：摘要目的探讨在X线钼靶图像中运用图像增强技术提高X线图像的对比度，提高图像可读性的能力。方法以MATLAB为软件平台，运用灰度变换和直方图均衡化这两种图像增强方法，对乳腺X线钼靶图像进行处理。结果处理后的乳腺X线钼靶增强图像显示了比原图更多细节，不仅能够清楚显示图中白色的微钙化点，还能够清晰显示部分乳腺导管。结论图像增强技术能够提高乳腺X线钼靶的对比度，改善了图像的显示效果，有利于医生对乳腺肿块和微钙化点的识别，减少漏诊率。

简介：

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简介：摘要在我国医学领域中，医学图像分割是医学图像处理中的一个关键难点，医学图像分割广泛的应用于我国医学的临床检查中，对于临床治疗和判断具有积极的推动意义。可以说，医学图像分割技术的创新带动了我国医学图像处理中其他设备技术的发展。我国的医学图像处理中，3DReconstruction（三维重建）、计算机图形学的发展都与分割术的发展紧密相关1。不仅如此，它的发展也带动了和医学领域互帮互助的生物行业，并在生物领域发展中占据一席之位。本文将对医学图像分割技术进行简单的研究，以期为医学发展提供合理的参考。