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文档简介

医学影像处理与分析技术欢迎收看本次长臂猿演示课件，本课程将为您深入介绍医学影像处理和分析技术。影像采集1形态学影像如CT或MRI，用于获得人体部位结构信息。2功能性影像如PET或fMRI，用于研究脑功能以及其他器官。3介入性影像如X光或超声，用于在操作期间引导医生进行手术或其它处理。图像增强滤波去噪、增强边缘、增强对比度。直方图均衡化调整图像亮度与对比度以改善图像质量。多尺度变换在不同的尺度上分析图像，用于检测细节和特征。形态学处理通过一系列形态学操作如膨胀和腐蚀,分割出感兴趣的区域。图像分割1基于阈值的方法将图像由每个像素的灰度值映射到其所在分割区域。2基于边缘的方法检测图像的边缘或轮廓，将它们作为分割边界。3基于区域的方法将相似的区域分组成对象，对于每个对象进行分析。三维重建体素化重建将二维图像转换为三维对象并生成表面模型。基于CAD的方法基于立体图形的建模方法，用于形态分析和手术规划。三维打印根据三维模型生成立体的实体物体，可用于组织工程和手术规划。机器学习与深度学习1特征提取使用人工神经网络来自动提取特征以对图像进行分类。2分类和识别使用支持向量机等算法对图像进行分类和识别。3强化学习使用机器学习技术来辅助医生进行手术和治疗。医疗AI的未来与展望自动诊断通过AI技术检测和识别疾病，生成诊断建议。精准医学基于患者的基因信息、生理指标和疾病发展，定制化医疗方案。远程医疗通过移动设备和互联网，提供远程医疗咨询和治疗服务。智能助手通过语音识别和人机交互技术，为医生和患者提供更智能的服务。总结医学影像处理和

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