医学图像处理是医疗领域与计算机技术结合的重要方向，主要通过算法对CT、MRI等医学影像进行分析，助力疾病诊断与治疗规划。以下是核心知识点概览：

1. 基础概念 📚

  • 定义：将图像数据转化为可分析的数字信息，涉及滤波、分割、特征提取等技术
  • 核心价值：提升影像诊断效率，辅助医生发现早期病变（如肿瘤、骨折）
  • 技术栈：Python（OpenCV, PyTorch）、MATLAB、DICOM格式处理
Medical_Image_Processing

2. 典型应用场景 🔄

  • 影像分析：自动识别肺部结节、脑部异常区域
  • 手术导航：实时三维重建术中影像
  • 科研辅助：大规模影像数据的模式挖掘
CT_Scan
MRI_Image

3. 学习路径 🚀

  1. 掌握线性代数与概率统计基础
  2. 学习Python图像处理库（如Nibabel）
  3. 熟悉医学影像数据集（如BraTS）
  4. 实践深度学习模型（U-Net, 3D CNN）

4. 注意事项 ⚠️

  • 遵守HIPAA等医疗数据隐私规范
  • 算法需通过临床验证（如ROC曲线分析）
  • 跨学科团队协作（医生+工程师+数据科学家）

需要深入学习可访问：/tutorials/Medical_Image_Processing/Advanced_Techniques