《醫(yī)學(xué)圖像處理習(xí)題集課件》

醫(yī)學(xué)圖像處理習(xí)題集課件歡迎來到醫(yī)學(xué)圖像處理習(xí)題集課件！本課程將深入介紹醫(yī)學(xué)圖像處理的概念和各種方法，并探討其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。細(xì)胞圖像處理的應(yīng)用1形態(tài)學(xué)開運(yùn)算消除細(xì)胞圖像中的小空出和切口，增加細(xì)胞質(zhì)內(nèi)一致性和減少噪聲干擾。2形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算平滑細(xì)胞邊界，減少細(xì)胞形態(tài)學(xué)幾何形狀不規(guī)范的情況。3邊沿檢測(cè)把細(xì)胞內(nèi)外部分隔離開來，以便提取相關(guān)信息，加強(qiáng)對(duì)細(xì)胞的檢測(cè)。4自動(dòng)識(shí)別分類利用機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)分類細(xì)胞信息，提高識(shí)別準(zhǔn)確性和效率。醫(yī)學(xué)圖像分割的方法1閾值分割簡(jiǎn)單易行，適用于陰影明顯的圖像分割。2邊緣分割以梯度大小為判據(jù)實(shí)現(xiàn)。3區(qū)域生長(zhǎng)法區(qū)域生長(zhǎng)算法將同一區(qū)域內(nèi)相鄰的像素點(diǎn)聚集在一起，劃分出所需要的圖像區(qū)域。骨骼圖像分析技術(shù)骨密度測(cè)量測(cè)量骨骼的密度，有助于檢測(cè)骨質(zhì)疏松和其它骨疾病。骨骼分割算法將圖像進(jìn)行切割，提取骨骼信息并進(jìn)行分析。超聲圖像處理技術(shù)心臟超聲圖像處理可以檢測(cè)左心室功能、瓣膜狹窄和關(guān)閉、心肌梗死等疾病。產(chǎn)科超聲圖像處理預(yù)測(cè)胎兒發(fā)育情況、羊水平衡、胎盤位置、羊膜早破情況等。腎臟超聲圖像處理非侵入性地檢測(cè)腎臟疾病和腎功能，如腎衰竭、腎結(jié)石、腎囊腫等。醫(yī)學(xué)圖像處理中的深度學(xué)習(xí)1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類、分割、交互式標(biāo)注等任務(wù)，以及醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別、分類、交互式標(biāo)注及模型評(píng)估等應(yīng)用任務(wù)。2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)用于醫(yī)學(xué)圖像合成、重建、編輯和增強(qiáng)等任務(wù)。3遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理動(dòng)態(tài)序列數(shù)據(jù)，如時(shí)間序列、通用序列、圖像序列等，可應(yīng)用于腦卒中預(yù)測(cè)等。醫(yī)學(xué)圖像處理在神經(jīng)科學(xué)中的應(yīng)用腦實(shí)質(zhì)分割檢測(cè)MRI掃描中出現(xiàn)的腦實(shí)質(zhì)、腦池和囊腫等病變結(jié)構(gòu)。腦瘤檢測(cè)自動(dòng)檢測(cè)MRI掃描中的腦瘤，包括腦部腫瘤、顱內(nèi)占位病變等。腦電波分析對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行處理，利用頻域分析、時(shí)域分析等算法功能特征提取和自適應(yīng)濾波等處理腦電波。腦卒中預(yù)測(cè)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)影像結(jié)構(gòu)學(xué)的相關(guān)分析，實(shí)現(xiàn)腦卒中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和早期篩查。醫(yī)學(xué)圖像處理在眼科學(xué)中的應(yīng)用應(yīng)用算法方法角膜疾病診斷卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角膜深度剖面分析青光眼篩查圖像處理與機(jī)器學(xué)習(xí)視盤和視神經(jīng)頭分割與評(píng)估晶體皮質(zhì)分割形態(tài)學(xué)基于度分割的皮質(zhì)學(xué)習(xí)方法醫(yī)學(xué)圖像處理發(fā)展趨勢(shì)及未來展望可穿戴醫(yī)療設(shè)備趨勢(shì)未來趨勢(shì)為將圖像處理技術(shù)運(yùn)用在醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)上，發(fā)展可穿戴設(shè)備的使用。3D醫(yī)學(xué)圖像處理趨勢(shì)未來將實(shí)現(xiàn)圖像重建的3D顯像，提供更真實(shí)、便于診斷、治療的醫(yī)學(xué)