本文關(guān)鍵詞：人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的研究新進(jìn)展，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的:隨著醫(yī)學(xué)影像智能化診斷的快速發(fā)展,為了滿足愈加復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分析和處理要求,人工智能方法成為近年來醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展的一個研究熱點。本文對近五年來人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用的新進(jìn)展進(jìn)行綜述。方法:將應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域主要的幾種人工智能方法進(jìn)行了分類總結(jié),討論了這些方法在醫(yī)學(xué)圖像處理各分支領(lǐng)域的應(yīng)用,分析比較了不同方法間的優(yōu)缺點。結(jié)果:人工智能方法應(yīng)用主要在醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等領(lǐng)域;包括蟻群算法、模糊集合、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法、遺傳算法、進(jìn)化計算、人工免疫算法、粒計算和多Agent技術(shù)等;涉及MR圖像、超聲圖像、PET圖像、CT圖像和醫(yī)學(xué)紅外圖像等多種醫(yī)學(xué)圖像。結(jié)論:由于醫(yī)學(xué)影像圖像對比度較低,不同組織的特征可變性較大,不同組織間邊界模糊、血管和神經(jīng)等微細(xì)結(jié)構(gòu)分布復(fù)雜,尚無通用方法對任意醫(yī)學(xué)圖像都能取得絕對理想的處理效果。改進(jìn)的人工智能方法與傳統(tǒng)圖像處理方法的結(jié)合,在功能上相互取長補短,將是醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)重要的發(fā)展趨勢。
【作者單位】： 安徽中醫(yī)學(xué)院醫(yī)藥信息工程學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;安徽中醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院影像中心;
【關(guān)鍵詞】： 醫(yī)學(xué)影像 醫(yī)學(xué)圖像處理 人工智能
【分類號】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 前言隨著醫(yī)院管理信息化和智能化水平的不斷提高,醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS)的功能也不斷地豐富和加強。作為醫(yī)院信息系統(tǒng)的重要組成部分,放射科信息系統(tǒng)(RIS)和醫(yī)學(xué)圖像存檔和傳輸系統(tǒng)(PACS)在海量醫(yī)學(xué)圖像的管理、分析和輔助醫(yī)生診斷中發(fā)揮著不可替代的作用。近年來,隨著人工智能技

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7 周

本文編號：374170