简介：摘要

简介：摘要：随着医学影像技术的快速发展，图像处理与分析算法在医学领域中发挥着重要作用。本研究旨在对医学影像中的图像处理与分析算法进行优化研究。首先，对传统算法进行分析和评估，发现存在一些局限性和不足之处。因此，本研究结合深度学习、机器学习和计算机视觉等新兴技术，提出了一种基于多层次特征提取和分类的改进算法。实验结果表明，我们的算法具有更高的准确性和鲁棒性，能有效地提高医学影像的质量和诊断效果。该研究对于进一步推动医学影像技术的发展具有积极的意义。

简介：摘要：本文研究了一种基于三维图割算法的肝脏分割方法，旨在解决肝脏CT图像分割的挑战。该方法首先利用三维图割算法对CT图像进行肝脏区域分割，通过定义能量函数和使用图割算法，将图像分割为肝脏和背景两个区域。然后，通过快速迭代的方式，对单张肝脏分割结果进行迭代，最终实现对整个肝脏的准确分割。该方法的关键创新点在于利用三维图割算法进行分割，这种算法能够考虑图像中的三维信息，提高分割的准确性和连续性。同时，通过快速迭代的方式，能够快速完成肝脏的分割，减少计算时间和资源消耗。该方法能够实现快速、准确且自动化的肝脏分割。与传统的分割方法相比，该方法具有更高的自动化程度和分割准确性。通过获取完整的肝脏图像信息，该方法为后续的重建和医学诊断提供了有力的辅助。

简介：摘要：近年来，社会进步迅速，我国的现代化建设的发展也有了进步。随着现在经济水平的提升，越来越多的人注重身体的体检。CT体检对于病变尤其是对早期病变的筛查体现的尤为重要。身体康健的人群的体检相比于门诊患者的检查，他们更注重检出的阳性病变，并且体检人群的检查具有一定的周期性，大幅度的剂量辐射很容易给身体带来无法逆转的损伤。近年来随着螺旋CT检查的普及和其对于微小病灶检出的敏感性，螺旋CT在胸部疾病的检查中越来越广泛，可是由于CT的辐射剂量相较于普通X线摄影要高出很多，在检查出微小病变的同时，较高的放射剂量也成为了诱发人体疾病的潜在危险因素。于是，在保证图像质量满足临床要求的前提下减少放射剂量已经成为当下热门的研究热点。降低辐射剂量的方法有很多如降低管电压、减低管电流、自动管电流调制技术、增加螺距等等，但都会出现图像噪声大的特点。

简介：摘要：呼吸机在启动或大幅波动作用时，会有很大的偏差，这会导致在 PID （Proportion Integration Differentiation）运算过程中的积分积累，导致波形超调，从而对呼吸质量造成很大的影响。根据呼吸器的特点，对常用的 PID控制方法进行了详细的研究，并对其缺陷进行了分析，给出了改进方法。针对 PID控制中存在的问题，提出了一种新的 PID控制方法。仿真实验证明，与常规的 PID控制方法相比，该方法具有更好的速度、稳定性和精确性。