简介：

简介：摘要：数字图像处理技术是随着计算机技术的进步而发展起来的，其在医学成像中的应用是通过各种成像设备获得的医学成像，在数字化的基础上进行各种改进和转换，从而突出了有益于医学诊断或治疗的图像处理技术。医学数字图像处理技术的应用不仅有助于图像诊断，而且有助于更精确的治疗。数字图像处理技术主要应用于计算机X射线断层扫描、正电子发射断层扫描、核磁共振成像和超声波成像等。如今，数字图像处理科技被广泛应用，其在成像学科中的作用越来越受到重视。

简介：【摘要】目的探讨DR边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中的应用。方法选取2020年8月-2022年8月我院收治的86例疑似肺结核患者，随机数字表法分为对照组和研究组各43例，对照组应用常规DR技术，研究组应用DR边缘增强图像处理技术。结果研究组诊断准确率高于对照组（P＜0.05）；研究组肺结核伴发症检出率高于对照组（P＜0.05）。结论DR边缘增强图像处理技术在肺结核诊断中具有较高的准确率，并且还可有效检出肺结核伴发症，值得应用。

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：病理图像是临床上确诊的黄金指标，但临床医生通常仅凭临床经验做出一些简单的判断，从而导致误诊。常规的染色方法不仅效率低，可靠性差，而且容易受到人的主观因素的干扰。基于此，本文对组织学病理图像在深度学习中染色处理及具体实现方法进行了研究，以期对后续相关工作做出参考。

简介：摘要：人工智能在医学影像图像处理中的作用非常广泛，它能够改善图像分割、病变检测、图像重建、预后评估、治疗规划等方面的性能，提高医学影像的质量和诊断效果，为医疗实践和研究带来许多新的机会和挑战。提出人工智能在医学图像处理中存在的问题及建议。

简介：摘要：本研究聚焦于CT图像处理算法在肿瘤检测与定位中的应用。通过系统性的文献回顾和实验研究，我们探讨了不同的CT图像处理算法在肿瘤诊断中的效果及应用前景。研究发现，基于深度学习的算法在提高检测准确性和定位精度方面具有显著优势。这一研究旨在为医学影像领域提供先进的图像处理方法，推动肿瘤检测技术的进步。

简介：摘要：所谓图像检测，就是通过图像对感兴趣的特征区域（检测目标）进行提取的过程，其中图像是承载检测目标的载体，检测目标需要事先进行特征提取、归纳，最终通过相应算法分离出来。图像检测方法可分为单帧图像检测和多帧图像检测。单帧图像检测主要是利用图像的灰度信息对目标进行分割，主要包括基于灰度阈值的目标检测方法和基于边缘信息的目标检测方法。

简介：【摘要】目的：分析图像增强技术（LCI）在早期胃癌患者中的应用价值。方法：选择2020年5月至2023年4月期间接收的早期胃癌患者60例，根据检查方法不同予以分组，接受胃镜白光诊断为参照组，30例；接受LCI诊断为实验组，30例，对比两种检查方式对病灶形态影像检查评分、胃小凹分型影像检查评分与毛细血管影像质量评分。结果：实验组的影像检查评分都比参照组较高（P<0.05）。结论：在早期胃癌检查中应用LCI技术有助于提升图像检查质量，对疾病诊断有一定应用价值，值得推广。

简介：【摘要】目的：讨论及研究基于放射-DR投照技术的图像特征与临床应用。方法:参与本次研究患者的数量为80例，该80例患者出现股骨头坏死，时间范围2022年5月份至2023年5月份，依据随机平衡的方式分成了对照组和实验组，每组40例患者，对照组患者提供传统的X射线技术；实验组提供DR投照技术，比较两组诊断的效果，以及图像特征。结果：实验组患者的准确率更高，图像特征更佳P<0.05。结论：放射-DR投照技术操作简单，具有较高的分辨率，在临床上的应用价值上较高，值得推广。

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简介：摘要：目的：研究放射-DR投照技术的图像特性及其在临床实践中的重要意义。方法：选择我院2022年2月至2023年2月之间接收的股骨头坏死患者94例，将患者随机分为两组，其中对照组的患者采取传统X线投照技术，研究组选用放射-DR投照技术，组间比较各自的诊断结果，分析图像特征。结果：从诊断准确率方面进行对比显示研究组的数值水平更高（P＜0.05）。另外组间比较照片质量以及影像三片率，均显示研究组的表现更为优良（P＜0.05）。结论：放射-DR投照技术的优点显而易见，它的操作简便、分辨率极高，因此在临床实践中拥有极大的作用价值，可以积极推广和应用。

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简介：摘要目的通过基于卷积神经网络深度学习方法从增强CT合成平扫CT图像，临床主观和客观评估合成平扫CT图像(DL-SNCT)与金标准平扫CT图像的相似性，探讨其潜在临床价值。方法同时行常规平扫和增强CT扫描的患者34例，通过深度学习模型将增强CT图像合成DL-SNCT图像，以平扫CT图像为金标准，主观评价DL-SNCT的图像质量(评价指标包括解剖结构清晰度、伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形，均采用4分制)；利用配对t检验比较DL-SNCT与金标准平扫CT图像不同血供特点的解剖部位(主动脉、肾脏、肝实质、臀大肌)以及不同强化模式的肝脏病变(肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤、肝囊肿)的CT值。结果主观评价上，DL-SNCT图像在伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形方面评分都达到4分，与平扫CT图像评分相一致(P>0.05)；在解剖结构清晰度方面评分略低于平扫CT图像[(3.59±0.70)分vs. 4分)]，差异有统计学意义(Z＝－2.89，P <0.05)。对于不同解剖部位而言，DL-SNCT图像主动脉、肾脏的CT值显著高于平扫CT图像(t＝－12.89、－9.58，P <0.05)，而肝实质、臀大肌CT值与平扫CT图像差异无统计学意义(P>0.05)。对于不同强化模式肝脏病变而言，DL-SNCT图像肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤的CT值显著高于平扫CT图像(t＝－10.84、－3.42、－3.98，P <0.05)，而肝囊肿CT值与平扫CT图像差异无统计学意义(P>0.05)。结论DL-SNCT在图像质量上以及一些强化方式比较单一的解剖部位的CT值已接近金标准平扫CT，但对于强化程度变化大的解剖部位，以及有着不同强化模式的肝脏病变，DL-SNCT在临床应用前还有很大的改进空间。

简介：【摘要】目的：研究旨在探讨固有荧光灰阶图像诊断技术在宫颈病变诊断中的临床应用，评估其在不同病变程度的准确性和可行性。方法：回顾性分析了2023年4月02日至2023年11月30日期间进行固有荧光宫颈病变图像诊断仪检查的245例患者中，收集需要进行病灶活检的192例宫颈病变患者，通过与病理组织学检查结果对比，分析固有荧光灰阶图像诊断技术在慢性宫颈炎、低级别宫颈病变、高级别宫颈病变、宫颈癌和腺癌等方面的应用效果。结果：固有荧光宫颈病变图像诊断仪检查与病理组织学检查结果的一致性较高，在慢性宫颈炎中的准确率为80.2%，低级别宫颈病变为78.6%，高级别宫颈病变为97.4%，宫颈癌为98.96%，腺癌为100%。结论：固有荧光灰阶图像诊断技术在宫颈病变诊断中表现出良好的临床应用前景，特别是在高级别宫颈病变和宫颈癌的诊断方面具有较高准确性。

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