医学图像分割技术

医学图像分割作为图像处理技术的关键步骤,为医生临床诊断、手术方案制定、病灶的定位提供重要依据。与普通图像不同,医学图像具有模糊、不均匀的特点,这使分割的难度大大增加。目前,医学图像分割技术繁多,总的来说可以分为基于区域、基于边缘、与特定理论相结合的方法。我们今后研究的重点是制定评价算法优劣的定量准则。     

基于深度学习的医疗图像分割综述

自2006年深度学习这一概念提出以来,各研究领域对于深度学习技术的研究热度一直高居不下.深度学习的出现,对计算机视觉领域的发展起到了重要推动作用.计算机视觉的主要研究任务是对图像、视频等进行目标的检测、识别以及分割等,目前已经广泛应用于医疗、金融和工业领域中.其中最常见的应用场景是医学图像处理.图像分割是医学图像处理任...     

图像分割技术在多媒体人机交互领域的应用研究

随着多媒体技术的发展,计算机人机交互界面正向多媒体人机交互界面阶段过渡;在多媒体信息处理中引入图像分割技术,将使每个媒体对象都能脱离它的原有环境而独立表现,用户可以选择性地与某一个或几个对象交互,从而使人机交互能力大幅度提高.文中在分析用于图像分割的各种边界技术、区域技术及其应用特点的基础上,研究了图像分割技术在多媒体人机交互领域的应用前景和存在的主要问题,并且提出了在图像分割过程中引入图像匹配技术的可能性.     

改进型遗传算法在医学图像分割中的应用

医学图像分割是图像分割领域的重要分支,文章研究了基本遗传算法和改进型遗传算法在医学图像分割中的优劣,通过引入两个经典测试函数对两种算法进行了仿真对比,实验结果表明,改进后的算法可以有效地提取感兴趣的图像区域,具有较好的寻优能力。     

基于先验知识的支持向量机在图像分割中的应用研究

文中在研究现有先验知识与支持向量机融合的基础上,针对置信度函数凭经验给出的不足,提出了一种确定置信度函数方法,更好地进行分类。该方法是建立在模糊系统理论的基础上:将样本的紧密度信息作为先验知识应用于支持向量机的构造中,在确定样本的置信度时,不仅考虑了样本到所在类中心之间的距离,还考虑样本与类中其它样本之间的关系,通过模糊连接度将支持向量与含噪声样本进行区分。文中将基于先验知识的支持向量机应用于医学图像分割,以加拿大麦吉尔大学的brainWeb模拟脑部数据库提供的不同噪声的图像进行实验,实验结果表明采用基于先验知识的支持向量机比传统支持向量机具有更好的抗噪性能及分类能力。     

一种应用在生物医学图像分割的融合模型

近年来,深度学习给医学图像分割带来了突破。U-Net和Residual U-Net是这方面最突出的深度网络,是医学影像界最流行的架构。尽管在多模态医学图像分割方面整体表现突出,但研究发现在原有网络的基础上还可以进行提升。因此,提出了一种融合的思想,并在U-Net和Residual U-Net对提出的思想进行了实验。为尽可能减少模型的参数量,研究采用了共享的策略,将参数量控制在合理的范围内。最后,比较了提出的融合模型与经典的U-Net和Residual U-Net在细胞边缘分割数据集和乳腺分割两个数据集上表现的效果。仿真结果表明融合后的模型比融合前的模型有了更好的表现。     

医学图像中典型分割算法的比较分析

通过图像分割算法获取医学图像感兴趣区域是医学图像分析与识别要解决的首要问题及技术难点。在阐述医学图像分割及其研究意义的基础上,总结了医学图像分割中的典型算法。接着,以MR颅脑图像的分割为例,做了基于FCM、C-V、区域生长法的图像分割及对比分析,讨论了医学图像有效分割存在的技术难点。最后,指明了医学图像分割未来的发展趋势。研究成果对深入认识医学图像分割的研究意义、分割算法、分割难点、分割趋势等,推动医学图像分割技术的发展均具有一定意义。     

人工智能技术在医疗健康领域中的应用探究

随着互联网科技与信息技术的快速发展,人们逐渐进入信息时代。在信息时代,人工智能技术得到了广泛的发展,为人们的日常生活和生产活动提供更大的便捷,并有效提升了人们的生活质量。人工智能技术在各个行业领域表现出不同的特征与应用方式,本文以医疗健康领域为例,对人工智能技术在医疗健康领域中的发展和应用进行分析,并针对存在的问题提出改善意见,以供研究人员参考。     

人工智能技术在医疗领域中的应用

人工智能技术是近些年来的热点技术之一,在很多领域都有非常广泛的应用。目前医学和医疗领域在现代影响技术、计算机技术和互联网技术等多种先进技术的加持下正变得越来越强大和便利。倘若将人工智能技术应用于医疗领域,则可以凭借人工智能技术的先进性和技术优势使医疗领域的技术水平得到进一步的提升,并极大的减轻医护人员的劳动强度。基于此目的,本文展开针对性研究。     

图像分割技术在车牌识别系统中的应用

智能车牌识别系统由图像获取、图像分割、数据库管理等几部分组成，图像分割部分在整个系统中的地位非常重要，因为图像分割质量的好坏直接影响到后端处理的效果，所以通过对人的视觉系统的分析，根据视觉特性对数字图像处理中的图像模型建立及图像分割技术进行分析和讨论，并以智能车牌识别系统实例说明其在实际中的应用。     

生物医学工程中图像分割的应用

医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域，它能够自动或半自动描绘出医学图像中的解剖结构和其它感兴趣的区域，从而有助于诊断，所以它在生物医学图像的应用中起着非常重要的作用。文中对近年来图像分割的新方法或改进算法进行综述，重点放在各种方法对于医学图像应用的优点和不足之处上，揭示了各方法的适应范围和应用重点；展望了医学图像的前景和面临的挑战。     

改进的分水岭算法在医学图像分割中的应用

针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将同态滤波增强与控制标记符分水岭相结合的分割策略.该方法先进行同态滤波增强预处理,再采用改进控制标记符的分水岭分割算法进行分割.仿真实验表明,提出的算法很好地抑制了过分割,实现了有意义的医学图像区域分割,同时还具有较强的区域轮廓定位能力,不需要再进行后续的合并处理,算法简单,并且能够适应医学图像分类与信息提取的需求.     

集成电路技术在医疗健康领域的应用

随着社会的发展和科学技术的不断进步,人们对医疗健康、生活质量、疾病护理等方面提出了越来越高的要求。同时,依托于高新领域电子技术的各种治疗和监护手段越来越先进,也使得医疗产品突破了以往观念的约束和限制,在信息化、微型化、实用化等方面得到了长足发展。本文从医疗健康领域的需求分析人手,从集成电路技术的角度对医疗健康领域的应用的关键技术（现状和前景）做了大致的分析探讨。     

智能芯片技术发展综述及医疗健康领域应用

智能芯片是人工智能的物理基础,是人工智能技术可持续发展的强大推动力.本文从多个角度对智能芯片进行了分类,分析了目前智能芯片的体系架构,包括传统计算架构以及类脑计算架构,阐述了智能芯片在医疗康复领域的应用,并对未来发展趋势进行了展望.     

可穿戴技术在医疗健康领域的作用

随着谷歌眼镜的推出,可穿戴技术已经成为公众谈论的一大热点话题。而在这中间最引人关注的莫过于就可穿戴设备在医疗健康领域应用话题的讨论——可穿戴设备不仅可以帮助用户保持更健康的生活方式,还可以降低健康护理的成本。     

策略模式在图像分割中的应用

图像分割是图像处理中的基础难题,基于阂值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一,其难点在于阈值的选取。策略模式将不同的阈值选取算法封装起来,使用户可以针对不同的领域、不同的条件,选用不同的分割算法。     

人工智能技术在医疗健康领域的应用

本文阐述了人工智能技术范畴,重点论述人工智能技术在医疗健康领域的典型应用,在医疗健康领域带来突破同时引发的伦理问题,把控人工智能系统在医疗智能决策中面临主体资格问题,新药筛选及基因技术等研究中涉及的伦理保护问题,建议人工智能技术发展必须遵循保障人类安全,故障透明原则,尊重个人隐私原则。政府应重视人工智能技术在医疗行业的应用,针对人工智能技术发展面临的问题,出台相关法律规范约束引发的伦理问题,使人工智能技术更好的服务于医疗行业发展。     

人工智能技术在医疗健康领域的应用

本文阐述了人工智能技术范畴,重点论述人工智能技术在医疗健康领域的典型应用,在医疗健康领域带来突破同时引发的伦理问题,把控人工智能系统在医疗智能决策中面临主体资格问题,新药筛选及基因技术等研究中涉及的伦理保护问题,建议人工智能技术发展必须遵循保障人类安全,故障透明原则,尊重个人隐私原则。政府应重视人工智能技术在医疗行业的应用,针对人工智能技术发展面临的问题,出台相关法律规范约束引发的伦理问题,使人工智能技术更好的服务于医疗行业发展。     

一种三维分割算法在超声序列图像分割中的应用

图像分割在医学超声图像的定量分析和定性分析中具有重要的作用,它直接影响到后续的分析和处理工作。对于具有复杂特性的医学超声图像,传统的图像分割算法难以获得满意的效果。文中提出了基于一维Otsu方法的三维分割算法,具有快速性和准确性的优点。该方法应用于B超图像,实现了序列图像的自动分割,与普通的一维Otsu法相比,具有更好的分割效果。     

区块链技术在医疗健康领域的应用与展望

在医疗健康领域,患者个人的医疗数据一直是较为宝贵隐私的资源。区块链技术的应用很好的保存了医疗健康领域保存了居民数据,药品来源信息等非常敏感的数据。