医学图像处理是医学影像学的一个重要分支，它涉及到从医学图像中提取和分析信息。随着计算机技术和人工智能的快速发展，高级医学图像处理技术也在不断进步，为医疗诊断和治疗提供了强大的支持。
主要应用
- 图像分割：将医学图像中的不同组织或器官分离出来，例如，将肿瘤与正常组织分离。
- 图像配准：将不同时间或不同设备获得的医学图像进行对齐，以便于比较和分析。
- 图像增强：改善医学图像的质量，使其更易于观察和分析。
- 病变检测：自动检测医学图像中的异常病变，如肿瘤、血管病变等。
技术发展
- 深度学习：利用深度神经网络从大量医学图像中学习特征，提高图像分割和病变检测的准确性。
- 云计算：通过云计算平台提供强大的计算资源，支持大规模医学图像处理任务的执行。
相关资源
更多关于高级医学图像处理的信息，您可以访问我们的医学影像处理教程。
图片展示
图像分割示例：
深度学习在医学图像处理中的应用：