简介：稀疏表示能够有效地表示图像的固有特征,利用KSVD学习算法对30幅自然图像训练得到了鲁棒的字典,利用“滑窗”策略对两幅源图像进行分块,使用OMP算法在字典上对各图像块进行稀疏分解,分解后的系数采用系数绝对值选大法进行融合,进而得到融合后和图像块.理论分析与实验结果表明,该方法能够有效地对已配准的待融合图像进行融合,融合后的结果无论是视觉效果还是客观评价参数均优于文中对比方法的效果.

简介：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域应用的基础上，提出医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

简介：摘要目的将医学图像融合技术运用在肿瘤放射治疗中，从而分析出医学图像融合技术的应用价值。方法从我院中选取2015年4月到2016年4月需要接受肿瘤放射治疗的患者共62例，运用随机数表的方法将对其分成两组，即对照组和观察组各31例，其中，对对照组的患者采用常规方法（CT、MRI扫描）来进行肿瘤放射治疗，对观察组则在常规方法的基础之上应用肿瘤放射进行治疗，并最终确定CT图像与融合图像来确定靶区体积以及照射剂量。结果在CT的照射下，靶区肿瘤体积为72.45立方厘米，而采用医学图像融合技术对靶区肿瘤进行照射，所勾画出的肿瘤体积为51.12立方厘米，由此可见，在肿瘤放射治疗过程中，采用医学图像融合技术对靶区肿瘤进行照射比常规技术对靶区肿瘤进行照射的准确性要高。同时对膀胱和资产的照射剂量机械计算，最终计算出，采用医学图像融合技术所现实的最小照射剂量和最大照射剂量都小于常规图像（CT），且具有统计学意义（P＜0.05）。结论在勾画放疗靶细胞的过程中，采用医学图像融合技术明显要比常规方法更加准确，同时也可减少放疗剂量的使用。

简介：【 摘要 】 目的 ：分析医学图像融合技术在肿瘤放射科中肿瘤放射治疗的临床作用。 方法： 选取自 2018 年 1 月至 2019 年 12 月于本院进行癌症治疗的患者 100 例，按照患者采用的医学图像技术不同分为观察组和对照组，对比两组患者分别采用医学图像检查后显示出的肿瘤靶区体积以及照射剂量。 结果： 实验数据表明，观察组患者显示出的肿瘤靶区体积明显低于对照组患者肿瘤靶区体积；观察组患者照射剂量明显低于对照组患者照射剂量，两组患者之间数据经统计学分析后存在显著差距，对比有统计学意义（ P ＜ 0.05 ）。 结论： 对肿瘤放射患者采用医学图像融合技术的方式对患者肿瘤靶区体积进行定位效果显著，同时可有效减少放疗照射剂量的使用，节约医疗资源，具有较高的临床应用价值。

简介：【 摘要 】 目的 ：分析医学图像融合技术在肿瘤放射科中肿瘤放射治疗的临床作用。 方法： 选取自 2018 年 1 月至 2019 年 12 月于本院进行癌症治疗的患者 100 例，按照患者采用的医学图像技术不同分为观察组和对照组，对比两组患者分别采用医学图像检查后显示出的肿瘤靶区体积以及照射剂量。 结果： 实验数据表明，观察组患者显示出的肿瘤靶区体积明显低于对照组患者肿瘤靶区体积；观察组患者照射剂量明显低于对照组患者照射剂量，两组患者之间数据经统计学分析后存在显著差距，对比有统计学意义（ P ＜ 0.05 ）。 结论： 对肿瘤放射患者采用医学图像融合技术的方式对患者肿瘤靶区体积进行定位效果显著，同时可有效减少放疗照射剂量的使用，节约医疗资源，具有较高的临床应用价值。

简介：摘要：肿瘤是指机体在各种致瘤因子作用下，具有组织细胞增生所形成的新生物。肿瘤组织无论在细胞形态还是组织结构上，都与其发源的正常组织有不同程度的差异，异型性的大小是诊断肿瘤和确定肿瘤的良、恶性的主要组织学依据。良性肿瘤细胞的异型性不明显，而恶性肿瘤常具有明显的异型性。当前肿瘤疾病的发病率较高，中国病例数相当庞大，有资料显示中国占全世界病例数的55%。肿瘤疾病在本质上其实属于一种基因性疾病，不同的环境和遗传因素在协同或序贯的作用下导致DNA损害，从而激活原癌基因和灭活肿瘤抑制基因，进而导致表达水平的异常，使得人体中的靶细胞发生转化，从而形成恶性肿瘤。现阶段肿瘤疾病可以分成良性肿瘤和恶性肿瘤2种类型，其中良性肿瘤暂时不会对人体健康和生命产生威胁，但存在向恶性肿瘤转移的风险，而恶性肿瘤会直接危及人体健康乃至生命安全。

简介：摘要：医学图像融合技术是医学影像与现代科技有机结合的一种技术，其在肿瘤放射治疗中的有效应用可形成多模态动态化图像，使医护人员基于此做出正确诊断，为放射治疗的顺利进行提供保障。但其应用需采用科学方法，所以本文就医学图像融合技术的应用进行研究，以供参考。

简介：

简介：摘要：目的：本研究旨在分析在肿瘤数字减影血管造影（DSA）引导下的治疗中的应用效果，通过与传统治疗方法的对比，评估其在提高治疗效果、降低副作用以及改善患者生存质量方面的优势。方法：选取2023年4月至2024年4月在我院接受DSA引导下治疗的80例肿瘤患者，随机分为观察组和对照组，各40例。观察组采用医学图像融合技术辅助的DSA治疗，对照组采用常规DSA治疗。对比两组患者的治疗效果、肿瘤缩小程度、安全性与副作用以及生存质量。结果：观察组在完全缓解和部分缓解的比例上均高于对照组，其中完全缓解率为30.00% vs 20.00%，部分缓解率为45.00% vs 40.00%。观察组的肿瘤平均缩小比例为34.56%，显著高于对照组的26.78%。在安全性与副作用方面，观察组的皮肤反应、胃肠道反应和血液学毒性的发生率均低于对照组，例如皮肤反应发生率为25.34% vs 30.12%。观察组在疼痛改善、疲劳程度、恶心呕吐改善以及食欲减退改善等QOL指标上的平均分也显著高于对照组，如疼痛改善平均分为78.45 vs 70.32。所有差异均具有统计学意义（P＜0.05）。结论：医学图像融合技术在肿瘤DSA引导下的治疗中具有显著优势，能够提高治疗效果，促进肿瘤缩小，降低副作用发生率，并提升患者的生活质量。

简介：摘要针对医学CT图像上图像挖掘技术的应用方式进行分析，讨论数据收集与CT图像特征等，希望能够对相关研究活动带来一定的借鉴价值。

简介：摘要图像可能对每个人都不陌生，因为图像的应用领域也很广，但是图像融合在医学超声领域中的影响也不小，这可能是我们平时不太了解的。医学超声影像中引入图像融合，会获得更清晰的图像，计算结果有更高的精确率，这种融合方法更利于疾病的诊断和分析，是一种先进的方法。本文下面围绕医学超声中的图像融合技术展开分析与论述。

简介：摘要在我国医学领域中，医学图像分割是医学图像处理中的一个关键难点，医学图像分割广泛的应用于我国医学的临床检查中，对于临床治疗和判断具有积极的推动意义。可以说，医学图像分割技术的创新带动了我国医学图像处理中其他设备技术的发展。我国的医学图像处理中，3DReconstruction（三维重建）、计算机图形学的发展都与分割术的发展紧密相关1。不仅如此，它的发展也带动了和医学领域互帮互助的生物行业，并在生物领域发展中占据一席之位。本文将对医学图像分割技术进行简单的研究，以期为医学发展提供合理的参考。

简介：摘要:目的探究医学图像融合技术在肿瘤放射治疗中的临床应用效果。方法以肿瘤放射治疗患者

简介：分别论述了医学图像及其在临床中的应用,基于内容的图像检索技术的发展和医学图像库管理、应用等问题,对其中涉及的技术进行了探讨和概括.

简介：摘要：近年来，随着我国医疗科技水平的持续提高，各类辅助性质的医疗科技在医疗领域中的应用逐渐广泛，其中就包括医学超声图像识别技术。通过使用医学超声图像识别技术，医生能够更准确地判断患者病情，同时也能以该技术为基础开发更多新式医疗技术。基于此，文章首先对超声图像识别技术的应用优势及其在医学上的应用概况展开分析，其次探究了医学超声图像识别技术中的常用技术，最后对医学超声图像识别技术的未来发展进行展望。

简介：摘要：非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）作为一种多尺度、多方向的图像分析工具，在图像融合与复原领域展现出了卓越的性能。NSCT通过取消降采样操作，继承了Contourlet变换的优点并增加了平移不变性和冗余度，使得其在处理图像边缘和轮廓特征信息时更加有效。以下将分段阐述NSCT图像融合技术在图像复原中应用的具体策略，并结合实例进行详细分析。

简介：摘要与现代生活诸多其他领域一样，医学影像学实践正在以坚实的步伐向数字化世界转变。在近年，影像学全面数字化变革得到了充分体现，各种医学影像技术都实现了全数字化。越来越多的数字图像获取技术日趋成熟。计算机的广泛应用使扫描技术、磁共振技术、X射线摄影技术等的得到了迅猛发展。在不久的将来很有可能实现医学影像的无胶片化。

简介：摘要：随着科技的不断发展，医学图像在临床医学上有着越来越多的应用，一张图像无法为医生提供完整全面的信息，然而将多张医学图像进行融合后，将不同的成像信息体现在一幅图像上，这样不仅可以为医生节约时间，更可以为医生提供更加全面的信息。在图像融合之前，图像配准就是其中最为关键的一步。可以说医学图像配准技术就是图像融合的基础和关键。

简介：为了研究小波变换分解的尺度和融合策略对图像融合效果的影响。我们选择已配准后的多聚焦医学图像以及MRI/CT灰度图像,在提取图像的低频和高频小波系数时,分别进行单尺度和多尺度分解,融合时采取了基于独立像素点和基于邻域窗口的多种融合策略,深入对比分析各种融合规则对医学图像融合性能的影响。实验结果和性能评价表明：使用局部滤波的操作可以明显改善图像融合的效果,使图像的细节信息更加丰富,而多尺度融合能明显提高融合图像的亮度。

简介：摘要目的采取有效的配准方式，证实合理的配准方式对于CT、MR扫描的图像融合对胶质瘤靶区勾画的重要性、可行性及对放疗的应用的价值。方法抽取两组各10例临床上术后病理确诊为胶质瘤的患者，所有患者在进行治疗前均行CT增强扫描和MR增强扫描。第一组在体表不做标记点，并且MRI扫描时不采用和CT扫描时的头枕。第二组按研究的目的在体表做好标记并做到CT扫描和MR扫描的患者体位尽量保持一致（MRI扫描时选择和CT扫描时采用类似的头枕）。将扫描完的图像传输到放疗室中的TPS中，然后分别采用Manual和PointMatch法进行图像标配。配准完成后进行图像融合，直到到达满意的融合效果。然后由放疗科两位副主任职称的放疗医师及我院放射科一名副主任以上的医师对融合图像进行评估和勾画，分别在CT、MRI及融合好的图像上勾画临床靶区(ClinicaltargetVolume)CTV及周围正常危及器官（眼球、晶体、视神经、脑干、脊髓等）。在融合好的图像上勾画CTV并设为CTV-CT/MR，以此类推，定义为设为CTV-CT,CTV-MR。然后对比两组的CTV重合度(CTV-T)来评价CT和MRI图像融合的精度，即V-CTV-T的体积占CT图像上V-CTV-CT的百分比V-CTV-T=CTV-CT/MR/V-CTV-CT*100%(理想状态下为1)。并且计算二组在配准状态下的三维方向上的误差大小。结果1.第一组和第二组CTV重合度(融合的图像与CT对比)为0.8士0.26，0.91士0.11，二者差异具有统计学意义。第一组和第二组CTV重合（融合的图像与MRI对比）为0.92士0.15,1.02士0.08，两者差异也具有统计学意义。但与单纯CT对比，MRI更接近与1，差异性小。2.利用PointMarch计算第一组X,Y,Z轴方向的平均误差为(0.65士0.17)mm,(1.2士0.11)mm;(2.2士0.20)mm，三维空间总的平均误差为(2.24士1.15)mm；第二组X,Y,Z轴方向的平均误差为(0.25士0.11)mm,(0.6士0.11)mm;(1.2士0.20)mm，三维空间总的平均误差为(1.26士0.35)mm。不加标记点的误差明显大于加标记点的，并且不加标记点的误差超过了误差范围。结论1.体位一致的CT和MRI扫描是两者图像融合的关键，体位一致的图像融合技术误差在可接受的范围内。2.MRI扫描的图像勾画靶区比CT勾画靶区的精度高。