醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)和發(fā)展doc(編輯修改稿)
2025-08-13 18:41 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 幅圖像間的冗余數(shù)據(jù)的處理來提高圖像的可讀性，對多幅圖像間的互補信息的處理來提高圖像的清晰度。不同的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備獲取的影像反映了不同的信息:功能圖像(SPECT、PET等)分辨率較差，但它提供的臟器功能代謝和血液流動信息是解剖圖像所不能替代的；解剖圖像(CT、MRI、B超等)以較高的分辨率提供了臟器的解剖形態(tài)信息，其中CT有利于更致密的組織的探測，而MRI能夠提供軟組織的更多信息。多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的融合把有價值的生理功能信息與精確的解剖結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起，可以為臨床提供更加全而和準確的資料。目前，在圖像融合技術(shù)研究中，不斷有新的方法出現(xiàn)，其中小波變換在圖像融合中的應(yīng)用，基于有限元分析的非線性配準以及人工智能技術(shù)在圖像融合中的應(yīng)用將是今后圖像融合研究的熱點與方向。隨著三維重建顯不技術(shù)的發(fā)展，三維圖像融合技術(shù)的研究也越來越受到重視，三維圖像的融合和信息表達，也將是圖像融合研究的一個重點。圖像分割就是把圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域分開來，這些區(qū)域使互不相交的每一個區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。它是圖像處理與圖像分析中的一個經(jīng)典問題。圖像分割技術(shù)發(fā)展至今，已在灰度閾值分割法、邊緣檢測分割法、區(qū)域跟蹤分割法的基礎(chǔ)上結(jié)合特定的理論工具有了進一步的發(fā)展。比如基于三維可視化系統(tǒng)結(jié)合Fast Marching 算法和Watershed 變換的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，能得到快速、準確的分割結(jié)果。圖像分割同時又是進行三維重建的基礎(chǔ)，分割的效果直接影響到三維重建后模型的精確性，分割可以幫助醫(yī)生將感興趣的物體（病變組織等）提取出來，幫助醫(yī)生能夠?qū)Σ∽兘M織進行定性及定量的分析，從而提高醫(yī)生診斷的準確性和科學(xué)性。紋理是人類視覺
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