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眼底图像处理与分析中的关键技术研究
医学影像学及其相关技术在医学领域中应用广泛,并称为医学诊疗中的客观参考依据.眼底图像是医学图像研究领域的重要组成部分,其中,眼底位于内眼后部组织结构(视网膜、脉络膜、视神经和黄斑等)的统称.对图像进行有效的处理与分析,能够获得相关人体的眼睛及全身健康状况的大量信息.基于此,文章就眼底图像处理与分析中的关键技术展开研究,简要介绍了眼底结构特征,进一步论述了眼底图像配准方法,后探究了眼底图像的预处理及分析,以期为提升相关疾病诊断与质量水平,提供一定的参考与借鉴.
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骨折数字化X线自动诊断技术研究现状
随着数字图像处理技术的突飞猛进和可移动X线成像设备的普及化,在缺少医护人员的环境下对骨折病患进行快速准确的自动诊断和及时救治已经成为可能.通过总结数字图像处理和分析技术在X线骨折自动诊断中的应用,探讨了该技术的前景以及重要性.在骨折数字化X线自动诊断的实践中,医学图像处理、特征提取和分类是必不可少的三个环节.对于这三个关键环节所使用的核心技术进行了综述,基于多种计算机图像处理、特征提取和数据挖掘技术的比较,总结了在X线骨折自动诊断中能够起到关键作用的算法,凸显了数据处理的基本框架和流程,提出了评估系统性能的决定性因素.后对该技术在医疗领域的应用前景以及面临的考验进行了展望.
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X线骨折自动诊断技术研究现状
就医疗应用图像处理和分析技术现状进行总结，并着重对X线骨折自动诊断技术的现状进行分析和比较，后对其在医疗领域的应用前景做了展望。
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医学图像灰度归一化方法研究
不同的医学成像因素造成相同性质的组织在图像灰度信息上的不一致.灰度归一化就是在保留具有诊断价值的灰度差异的同时,减小甚至消除图像中灰度不一致而进行的图像转换方法,以便计算机自动分析处理.当前常见的算法根据灰度转换的依据分为基于直方图的灰度归一化以及基于图像内容特征的灰度归一化两大类.针对这两类处理算法进行了综述.
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乳腺CAD肿块检测算法的实现
我国乳腺癌发病率也呈逐年升高的趋势，已占当地女性恶性肿瘤首位。因此，有大量的患者进行了乳腺DR摄影来排查疾病。计算机辅助诊断（CAD）的引入，由计算机对有明显特征或典型病灶进行预审，筛除掉阴性区域，一定程度上降低了医生的工作强度，提高了阅片的质量和效率。在本文将会对乳腺CAD肿块检测算法和各个关键技术做以实现和研究。
