【摘 要】
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目的和意义:依托医院PACS安装和实施的契机,充分利用医院的病例特点和中医诊疗优势,通过结合中医辨证论治的要求对医学影像和信息进行计算机智能化处理后,达到摒弃影像诊断传统的肉眼观察和主观判断的目的。借助计算机技术,对影像的像素点进行分析、计算和处理,以得到相关的完整数据,为医学影像诊断提供更客观的信息的同时建立相关不同疾病分类的教学模块,填补国内在中医药大学医学影像学教学和科研计算机评价体系方面的
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目的和意义:依托医院PACS安装和实施的契机,充分利用医院的病例特点和中医诊疗优势,通过结合中医辨证论治的要求对医学影像和信息进行计算机智能化处理后,达到摒弃影像诊断传统的肉眼观察和主观判断的目的。借助计算机技术,对影像的像素点进行分析、计算和处理,以得到相关的完整数据,为医学影像诊断提供更客观的信息的同时建立相关不同疾病分类的教学模块,填补国内在中医药大学医学影像学教学和科研计算机评价体系方面的空白,为临床、科研和教学工作提供了更可靠的工具。
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磁共振成像(MRI)具有图像模糊,灰度不均等特点,其分割问题一直都是研究的热点和难点。可变区域拟合(RSF)能量模型是一种较新的区域活动轮廓模型,可用于灰度不均匀图像的分割。然而,RSF模型设定的水平集函数(LSF)不适合初始轮廓内外灰度分布不同的环境,应用于整体灰度环境复杂的脑肿瘤MRI图像时,通常得不到理想的分割结果。构建新的LSF,并辅以mean shift平滑算法可使其更适用于肿瘤图像的分
乳腺肿块是女性的常发病,严重影响着女性健康。准确检测及定位乳腺图像中的肿块将大大提高乳腺疾病诊断的准确率。研究表明,肿块的组织结构、表面粗糙度等构成了肿块图像的纹理特征,是判别肿块的重要依据。本文提出了一种乳腺肿块多级分形特征提取方法,通过对可疑病变区域建立分形特征向量,实现了乳腺图像中腺体和肿块部分的特征提取及分析。结合支持向量机(SVM)分类方法,得出最终的诊断结果。对110幅乳腺图像进行分形
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