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關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像的內(nèi)涵及其資料的運(yùn)用分析
醫(yī)學(xué)圖像的內(nèi)涵以及如何運(yùn)用分析參考如下：
近20多年來(lái)，醫(yī)學(xué)圖像已成為醫(yī)學(xué)技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一。處于最前沿的是生物分子成像,目的是對(duì)細(xì)胞內(nèi)的蛋白質(zhì)等生物大分子、分子器件的結(jié)構(gòu)、功能和運(yùn)動(dòng)進(jìn)行原位觀測(cè),這對(duì)生命科學(xué)和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的發(fā)展無(wú)疑有重大意義,因而發(fā)達(dá)國(guó)家十分重視,美國(guó)更為此投入了極大力量。該領(lǐng)域的難點(diǎn)在于標(biāo)記物的加入是否或在多大程度上改變了被觀測(cè)對(duì)象的結(jié)構(gòu)和功能，即被觀測(cè)的對(duì)象是不是預(yù)定的觀測(cè)對(duì)象，從非線性理論的一般原理和物理學(xué)深入到微觀的歷史經(jīng)驗(yàn)來(lái)看,回答必然是否定的。至少,這一疑問(wèn)目前是無(wú)法證偽的。在醫(yī)學(xué)影像方面,各種先進(jìn)醫(yī)用成像設(shè)備使臨床醫(yī)生對(duì)人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率也更高。 20世紀(jì)70年代初，X線CT的發(fā)明曾引發(fā)了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的一場(chǎng)革命，與此同時(shí)，核共振成像、超聲成像、數(shù)字射線照相術(shù)、發(fā)射型計(jì)算機(jī)成像和核素成像等也逐步發(fā)展。計(jì)算機(jī)和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)作為這些成像技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，帶動(dòng)著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷正產(chǎn)生著深刻的變革。在這一方面,我國(guó)航天中興公司于紅林等近年來(lái)的工作取得了突破性進(jìn)展。
醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)包括很多方面-醫(yī),學(xué)全,在線.搜集.整理m.payment-defi.com，本文主要介紹分析圖像分割、圖像配準(zhǔn)以及圖像增強(qiáng)技術(shù)和紋理分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。
醫(yī)學(xué)圖像分割
醫(yī)學(xué)圖像分割就是把醫(yī)學(xué)圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域分開(kāi)來(lái)，這些區(qū)域使互不相交的每一個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性。 它是圖像處理與圖像分析中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。 圖像分割技術(shù)發(fā)展至今，已在灰度閾值分割法、邊緣檢測(cè)分割法、區(qū)域跟蹤分割法的基礎(chǔ)上結(jié)合特定的理論工具有了更進(jìn)一步的發(fā)展。 比如基于三維可視化系統(tǒng)結(jié)合Fast Marching算法和Watershed變換的醫(yī)學(xué)圖像分割方法，能得到快速、準(zhǔn)確的分割結(jié)果。圖像分割同時(shí)又是進(jìn)行三維重建的基礎(chǔ)，分割的效果直接影響到三維重建后模型的精確性，分割可以幫助醫(yī)生將感興趣的物體(病變組織等)提。
迄今為止,應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分割方法層出不窮,但對(duì)這些方法還沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),而綜觀近幾年的圖像分割文獻(xiàn),學(xué)者們逐漸認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有任何一種單獨(dú)的圖像分割算法都難以對(duì)一般圖像取得比較滿意的結(jié)果,因而更加注重多種方法的有效結(jié)合,以達(dá)到相互補(bǔ)充的目的。隨著不斷的深入研究將會(huì)有更多的成果出現(xiàn),當(dāng)然,如何將各種新的算法與其他的方法相結(jié)合并應(yīng)用到實(shí)際的問(wèn)題當(dāng)中將是醫(yī)學(xué)圖像發(fā)展的主要方向。醫(yī)學(xué)圖像分割在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用,它是開(kāi)展醫(yī)學(xué)圖像在醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。隨著圖像處理研究不斷深入,圖像分割將向自動(dòng)、精確、快速、自適應(yīng)性的方向發(fā)展,并需要與新理論、新工具和新技術(shù)結(jié)合起來(lái)才能有所突破和創(chuàng)新-論文客服QQ，81995535。
醫(yī)學(xué)圖像資料的運(yùn)用
醫(yī)學(xué)圖像資料主要包括各種醫(yī)學(xué)圖片、疾病分布圖、醫(yī)學(xué)人物肖像圖等。這類(lèi)資料的特點(diǎn)是直觀、形象，可彌補(bǔ)文字表達(dá)的不足。因此，在教學(xué)、科研和學(xué)習(xí)中，往往需要圖像資料來(lái)補(bǔ)充、印證。關(guān)于這類(lèi)資料的查找，主要利用的是各種醫(yī)學(xué)圖譜，此外還可利用含圖的醫(yī)學(xué)工具書(shū)或?qū)Ｖ?/P>
1.利用醫(yī)學(xué)圖譜
例如美國(guó)出版的《外科手術(shù)圖譜》(Atlas of Surgical Operation)。該圖譜介紹的一些高難度而復(fù)雜的手術(shù)方法圖，可供因?qū)嵺`期短、大手術(shù)機(jī)會(huì)少的青年醫(yī)生參考。
2.利用醫(yī)學(xué)地圖集
醫(yī)學(xué)地圖集主要可用來(lái)查找疾病的分布圖-醫(yī),學(xué)全,在線.搜集.整理m.payment-defi.com。例如欲查我國(guó)鼻咽癌的分布圖，即可利用《中華人民共和國(guó)惡性腫瘤地圖集》。
3.利用醫(yī)學(xué)人物肖像集
醫(yī)學(xué)人物肖像集主要可用來(lái)查找醫(yī)學(xué)人物的肖像、照片和簡(jiǎn)歷等。例如欲查我國(guó)明代杰出的醫(yī)藥學(xué)家李時(shí)珍的肖像，即可利用《中國(guó)歷代名醫(yī)圖傳》-論文.客服.QQ，81995535。
4.利用含圖的醫(yī)學(xué)工具書(shū)
圖像作為表達(dá)思想、記錄事實(shí)和傳播知識(shí)的手段，通常是出版物不可缺少的組成部分，有的甚至依賴插圖表達(dá)其內(nèi)容。如醫(yī)學(xué)百科全書(shū)和年鑒，大多文圖并茂。這就為我們查找圖像資料提供了豐富的圖像源。例如欲查混合性骨轉(zhuǎn)移病的X線圖片，即可利用《中國(guó)醫(yī)學(xué)百科全書(shū)》(X線診斷學(xué)分冊(cè))。
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