分割技术在医学影像处理中的应用
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摘要：随着移动医疗新技术的进步与创新，例如人工神经网络分割算法以及基于知识的分割算法等数字图像处理分割技术，已经被日益多元地应用于诸多领域。而随着模糊技术的发展完善，相关图像分割领域中对分割技术的研究日益广泛。图像分割的含义指的是通过了解几何形状、空间纹理、彩色以及灰度相关特征，进行图像的分割，分割的各个部分之间都是相互独立的。所分割形成的图像特征在同一区域有着共同点，不同区域特征就不同。简而言之，分割侧重点是定位目标，提取感兴趣的区域。
关键词：移动医疗；数字图像处理；图像分割；分割算法；模糊技术
作为图像识别中的一个不可缺少的部分，图像分割的效果对特征提取结果的准确性有着很大的联系。本文介绍了几种高效的肝脏CT图像分割方法，随后对涉及的方法进行了有效分割，确定了基于阈值的分割方法，并以此作为相关医学影像处理的关键。
1医学图像分割概述
单就临床应用而言，不难发现，在相关领域的医学研究中，图像分割技术即对初期二维图像的处理，以使其被分割为各种不同种类的区域，进而为医学研究工作提供便利。同时提取出所需要的区域，进而在分析定量、定性中起到铺垫的作用。对其的研究能够给医学研究以及临床诊疗带来指导性的意见。
医学图像分割涉及领域的领域较多，例如人工神经网络分割算法等，此外还有病理分析、临床诊断等方面，具体的应用介绍如下：
1）采用医学图像分割技术后，可以对人体组织器官、病变部分进行有效界定，同时判断其大小与范围。随后通过对相关部位的变化分析，研究和确定疾病属性，进而为后续的医疗工作提供帮助。
2）借助医学图像分割技术，相关图像可以被有效分解与理解，有助于图像相互之间的融合校准工作的进展。此外，还可以与其他技术相衔接，例如对心肺运动的跟踪、解剖组织的测量等。这有助于真实头颅模型、病变组织进行仿生再造等技术的推广与实现。
3）可用于B超引导下的手术，在影像的引导下优化外科手术方案的模拟和制定，对病灶精确定位，将理论上的手术方案变得真实可行，并对切片病理研究、药品疗效进行有效评估等。
4）分割图像所得到的结果能够是基于有用信息不丢失的时候，从而完成图像...
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