PACS系統(tǒng)中醫(yī)學(xué)圖像處理算法與存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像相對(duì)與其它類(lèi)型的圖像有其信息量大,處理涉及專(zhuān)業(yè)知識(shí)等特點(diǎn),處理的難度很大.在分割算法方面,研究中改進(jìn)了醫(yī)學(xué)圖像的二值化算法,給出了數(shù)種重要幾何特征參量,綜合地解決了醫(yī)學(xué)圖像邊界跟蹤,區(qū)域分割,邊緣檢測(cè)和預(yù)處理等問(wèn)題.在醫(yī)學(xué)圖像的識(shí)別方面,研究工作使得邊界特征提取,區(qū)域的提取算法的效率有所提高;同時(shí)給出了在檢測(cè)器官病理特征中的高效特征集合——7種矩不變量.在此基礎(chǔ)上給出了基于Tabu算法的似然分析策略的醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù),在實(shí)踐中取

2、得滿(mǎn)意的效果.醫(yī)學(xué)圖像處理在兩個(gè)方面都需要系統(tǒng)結(jié)構(gòu)強(qiáng)有力的支持.第一醫(yī)學(xué)圖像需要處理的信息量十分巨大,因而迫切需要并行處理,該研究正是解決系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面的重大問(wèn)題之一,構(gòu)造出性能價(jià)格比高的多機(jī)處理系統(tǒng),給出了在這個(gè)環(huán)境中運(yùn)行穩(wěn)定的并行醫(yī)學(xué)圖像分割,識(shí)別算法;第二醫(yī)學(xué)圖像的巨大存儲(chǔ)量是一般存儲(chǔ)體系結(jié)構(gòu)所無(wú)法解決的,需要一些新型的結(jié)構(gòu)的出現(xiàn),研究表明NAS,SAN以及兩者的融合是這一問(wèn)題的首選方案,實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品級(jí)別的混合存儲(chǔ).研究工作主要涉及了