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1、自動(dòng)化醫(yī)學(xué)圖像的病變定位是計(jì)算機(jī)醫(yī)療輔助的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。目前的方法中,需要醫(yī)生通過人工的方式對(duì)醫(yī)學(xué)圖形進(jìn)行診斷,毫無(wú)疑問,這需要巨大的人工成本。在現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)中,存在著海量的數(shù)據(jù)。而計(jì)算機(jī)的輔助可以幫助醫(yī)生減少工作量,提高診斷的效率,這個(gè)課題一直以來(lái)都被作為一個(gè)重要的課題進(jìn)行探討。許多圖像相關(guān)的分割算法以及匹配模型被提出來(lái),比如基于圖像灰度的算法,基于圖像梯度的算法,基于模板比配模型等等。但由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性,事實(shí)上,整個(gè)流程仍然
2、需要醫(yī)生以交互式的方式對(duì)圖像進(jìn)行分割和定位,不能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的醫(yī)學(xué)圖像處理。
這篇論文針對(duì)肺部醫(yī)學(xué)CT圖像序列的輪廓畸變?cè)\斷建立了一套全自動(dòng)的診斷算法。這套算法主要包含輪廓掩膜提取算法和輪廓畸變判斷算法。實(shí)際產(chǎn)生病變的肺結(jié)構(gòu)中通常會(huì)存在許多病癥,輪廓畸變只是其中的一部分病癥,但無(wú)論要對(duì)何種病癥進(jìn)行診斷,都需要首先獲得肺輪廓的掩膜。這就是說(shuō)輪廓掩膜提取算法為所有的診斷算法提供了前提性的輸入。輪廓畸變判斷算法基于提取算法的輸入,對(duì)
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