发布时间:2023-12-13 05:39来源:www.sf1369.com作者:宇宇
1.图像压缩
2.图像分割
3.图像融合技术
1.
图像配准和图像融合
在临床诊断上,
医生常常需要各种医学图像的支持,
如
CT
、
MRI.
、
PET
、
SPECT
以及超声图像等,但无论哪一类的医学图像往往都难
以提供全而的信息,
这就需要将患者的各种图像信息综合研究,
如何
使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用,弥补信息不完整、
部分信息不准确或不确定引起的缺陷,
使临床的诊断治疗、
放疗定位、
计划设计、
外科手术和疗效评估更准确,
已成为医学图像处理急需解
决的重要课题。
而这就首先必须解决图像的配准
(
或叫匹配
)
和融合问
题。医学图像配准是确定两幅或多幅医学图像像素的空间对应关系;
而融合是指将不同形式的医学图像中的信息综合到一起,
形成新的图
像的过程图像配准是图像融合必需的预处理技术,
反过来,
图像融合
是图像配准的一个目的。
医学影像信息是被数字化、数据化后形成了丰富多样的、存储量庞大的医学大数据但是这些数据大多要进行人工分析 。
原始影像一般还不能直接用于影像数据挖掘分析,必须进行预处理,以生成可用于高层次挖掘的影像特征库。影像数据挖掘的一般流程通常包括影像的存储、影像的预处理、影像的搜索、影像的挖掘和展示等步骤。
医学影像信息的分析需要研究利用时间上的形态学变化对某个病变与组织器官的功能预测,研究利用相关的数据与知识进行推测的方法。
其实目前数据挖掘,应该说相对比较重要的应用方向应该就是生命科学领域了。你应该说在这个领域积累了大量专业知识,如果能在数据挖掘方面做些工作,两者结合起来应用,你会发现很多有趣的东西,当然,说白了,以后就业数据挖掘,也要琢磨算法应用的,你如果有这个应用背景,我觉得公司应该会考虑吧。
所以你这个想法很好的,也很有前途,好好做,我也正好做这方面的,不过侧重于研究性质,已经就业了,在生物医学公司和学校同时挂职,以后抽空交流哈