Image Retrieval Based on Topological Features of Gray-level Co-occurrence Networks
基于自适应对偶字典的磁共振图像的超分辨率重建
基于自适应对偶字典的磁共振图像的超分辨率重建佚名【期刊名称】《光电技术应用》【年(卷),期】2013(000)004【摘要】为了提高磁共振成像的图像质量，提出了一种基于自适应对偶字典的超分辨率去噪重建方法，在超分辨率重建过程中引入去噪功能，使得改善图像分辨率的同时能够有效地滤除图像中的噪声，实现了超分辨率重建和去噪技术的有机结合。
该方法利用聚类—PCA算法提取图像的主要特征来构造主特征字典，采用训练方法设计出表达图像细节信息的自学习字典，两者结合构成的自适应对偶字典具有良好的稀疏度和自适应性。
实验表明，与其他超分辨率算法相比，该方法超分辨率重建效果显著，峰值信噪比和平均结构相似度均有所提高。
%In order to enhance images quality of magnetic resonance imaging (MRI), a super-resolutionde⁃noising reconstruction method is proposed based on adaptive dual dictionary. In the method, denoising function is used in super-resolution reconstruction process so that the noise in images is filtered effectively as the improve⁃ment of image resolution. And the integration of super-resolution reconstruction and denoising technology is im⁃plemented. Clustering-PCA algorithm is used in the method to extract main features of images to construct main-feature dictionary. Training method is used to design self-learning dictionary expressing detailed informa⁃tion of images. Adaptive dual dictionary constructed by combination of the two dictionaries has good sparseness and adaptability. Experimental resultsshow that super-resolution reconstruction effect is remarkable in the meth⁃od comparing with other super-resolution algorithms. Peak signal to noise ratio (PSNR) and mean structure simi⁃larity (MSSIM) are all improved.【总页数】6页(P55-60)【正文语种】中文【中图分类】R445.2【相关文献】1.基于K-SVD的自适应选择字典的超分辨率重建算法 [J], 薛冰;王春兴2.自适应正则化超分辨率磁共振图像重建 [J], 彭洁;徐启飞;冯衍秋;吕庆文;陈武凡3.基于K-SVD字典学习的核磁共振图像重建方法 [J], 刘平;刘晓曼;朱永贵4.基于自适应半耦合字典学习的超分辨率图像重建 [J], 黄陶冶; 孙恬恬; 周正华; 赵建伟5.基于多分辨率学习卷积神经网络的磁共振图像超分辨率重建 [J], 夏皓;蔡念;王平;王晗因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
计算机科学与技术专业使用阈值技术的图像分割等毕业论文外文文献翻译及原文
毕业设计（论文）外文文献翻译文献、资料中文题目： 1.使用阈值技术的图像分割2.最大类间方差算法的图像分割综述文献、资料英文题目：文献、资料来源：文献、资料发表（出版）日期：院（部）：专业：计算机科学与技术班级：姓名：学号：指导教师：翻译日期： 2017.02.14毕业设计（论文）题目基于遗传算法的自动图像分割软件开发翻译（1）题目Image Segmentation by Using ThresholdTechniques翻译（2）题目A Review on Otsu Image Segmentation Algorithm使用阈值技术的图像分割 1摘要本文试图通过5阈值法作为平均法，P-tile算法，直方图相关技术（HDT），边缘最大化技术（EMT）和可视化技术进行了分割图像技术的研究，彼此比较从而选择合的阈值分割图像的最佳技术。
这些技术适用于三个卫星图像选择作为阈值分割图像的基本猜测。
关键词：图像分割，阈值，自动阈值1 引言分割算法是基于不连续性和相似性这两个基本属性之一的强度值。
第一类是基于在强度的突然变化，如在图像的边缘进行分区的图像。
第二类是根据预定义标准基于分割的图像转换成类似的区域。
直方图阈值的方法属于这一类。
本文研究第二类（阈值技术）在这种情况下，通过这项课题可以给予这些研究简要介绍。
阈分割技术可分为三个不同的类：首先局部技术基于像素和它们临近地区的局部性质。
其次采用全局技术分割图像可以获得图像的全局信息（通过使用图像直方图，例如;全局纹理属性）。
并且拆分，合并，生长技术，为了获得良好的分割效果同时使用的同质化和几何近似的概念。
最后的图像分割，在图像分析的领域中，常用于将像素划分成区域，以确定一个图像的组成[1][2]。
他们提出了一种二维（2-D）的直方图基于多分辨率分析（MRA）的自适应阈值的方法，降低了计算的二维直方图的复杂而提高了多分辨率阈值法的搜索精度。
这样的方法源于通过灰度级和灵活性的空间相关性的多分辨率阈值分割方法中的阈值的寻找以及效率由二维直方图阈值分割方法所取得的非凡分割效果。
宏观傅里叶叠层技术远距离成像实验研究
航天返回与遥感第44卷第6期38 SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING2023年12月宏观傅里叶叠层技术远距离成像实验研究田芷铭赵明王森李剑（大连海事大学，大连116026）摘要傅里叶叠层是一新型的宽视场高分辨成像技术，但是其在宏观成像领域的应用中，成像模型在米级成像距离下通常仅有2 cm左右的成像视场，难以满足使用要求。
为了提高宏观傅里叶叠层技术的成像距离和视场，文章开展了远距离宏观反射式傅里叶叠层成像模型的理论研究，提出了一种新的宏观傅里叶叠层成像模型，该模型使用发散光束照明，通过球面波移位对目标傅里叶谱进行扫描重建高分辨率目标图像；此外，还分析了宏观相干成像机理和傅里叶成像模型近似条件，由此推导出模型的近似范围，为模型推广提供了理论基础；最后，利用搭建的实验系统对10 m外目标成像，使目标分辨率从1.4 mm提升到0.35 mm，分辨率提升4倍以上，验证了模型具有通过合成孔径技术提升目标成像分辨率的能力。
关键词宏观成像傅里叶叠层成像模型远距离成像超分辨技术傅里叶叠层实验中图分类号: TP391.41文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0038-07 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.004Experimental Research on Long-Range Imaging Using MacroscopicFourier Ptychographic TechnologyTIAN Zhiming ZHAO Ming WANG Sen LI Jian（Dalian Maritime University, Dalian 116026, China）Abstract Fourier ptychography is a promising high-resolution imaging technique that has been gradually applied in the field of macroscopic imaging. However, its imaging model typically provides a limited field-of-view of around 2 cm at meter-level imaging distances, which often falls short of practical requirements. To enhance the imaging distance and field-of-view of macroscopic Fourier ptychography, this article conducted theoretical research on the long-distance macro reflection Fourier stack imaging model. The proposed model utilizes diverging light beams for illumination, scans the target Fourier spectrum using spherical wavefront shifting, and reconstructs high-resolution target images. The article analyzes the mechanism of macroscopic coherent imaging and the approximation conditions of the Fourier imaging model, deriving the approximate range of the model and establishing a theoretical foundation for its extension. Finally, the built experimental system was used to image a target 10 meters away, increasing the target resolution from 1.4 mm to 0.35 mm, a resolution increase of more than 4 times, verifying the model’s capability to improve target imaging resolution through the synthetic aperture technology.收稿日期：2023-06-20引用格式：田芷铭, 赵明, 王森, 等. 宏观傅里叶叠层技术远距离成像实验研究[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 38-44.TIAN Zhiming, ZHAO Ming, WANG Sen, et al. Experimental Research on Long-Range Imaging Using Macroscopic Fourier Ptychographic Technology[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(6): 38-44. (in Chinese)第6期 田芷铭 等: 宏观傅里叶叠层技术远距离成像实验研究 39Keywords macroscopic imaging; Fourier ptychographic model; long-range imaging; super-resolution technology; Fourier ptychographic experiment0 引言目前，在监视、遥感等领域，高分辨率成像问题面临着重要挑战。
219506089_基于自组织映射的卷积神经网络架构研究
第10期2023年5月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.10May,2023作者简介:赵义爱(1989 ),女,河南郑州人,硕士;研究方向:物联网㊂基于自组织映射的卷积神经网络架构研究赵义爱(郑州工业应用技术学院,河南郑州451100)摘要:辅助驾驶和自动驾驶技术将对人类的生活方式带来巨大影响,而交通标志识别技术则是其中至关重要的一环㊂为了进一步完善交通标志识别理论,文章提出了一种融合自组织映射的卷积神经网络架构㊂自组织映射能将图像样本量化至拓扑空间中,从而对微小的变化提供降维和不变性处理㊂该方法与卷积神经网络相结合,能充分利用卷积神经网络对平移㊁旋转㊁缩放和形变的部分不变性能,从而提高该架构的效率和准确度㊂经过初步测试,本系统在200个测试样本中表现出98.5%的准确率,取得了显著的成效㊂关键词:卷积神经网络;交通标志识别;自组织映射;深度学习中图分类号:TP183㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀辅助驾驶和自动驾驶技术需要快速准确地从图像中检测交通标志㊂交通标志识别主要依赖于图像视觉信息,如标志的形状㊁大小和颜色等[1]㊂然而,传统的识别算法在实时测试中面临着照明强度㊁摄像头角度㊁障碍物等问题㊂此外,实现多目标检测也是目前技术面临的困难之一[2]㊂虽然深度学习作为一种机器学习方法很早就被提出,但近年来随着计算机硬件和神经网络架构的不断发展,深度学习才开始进入发展黄金时期[3]㊂卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种重要的深度学习架构,可以实现对人脸或其他图像的学习和识别[4],在人脸识别[5]㊁自动驾驶汽车[6]和智能医疗[7]等领域得到广泛应用㊂当采用CNN 模型时,并不需要太多的数据预处理任务,它主要是通过卷积完成图像特征的提取,同时不会丢失重要信息,在降维的同时也保留了与特征相关的信息[8-9]㊂因此,本研究系统性地研究了基于自组织映射(Self -organizing Map,SOM)的CNN 网络架构来实现交通标志识别㊂主要包括3个方面:对交通标志数据集进行分析和预处理㊁介绍CNN 在图像识别中的应用以及提出SOM -CNN 架构并进行数据集地训练和测试㊂实验结果表明,本研究工作具有一定的发展潜力㊂1㊀针对交通标志识别的CNN 架构1.1㊀CNN 的典型结构㊀㊀典型的CNN 由多个层组成,主要包含卷积层和池化层,如图1所示[10]㊂其中,卷积层包含有多个面,每个面都具有固定的特征检测器,与前一层的局部窗口做卷积㊂池化层在卷积层后面,用于进行局部平均和下采样操作,减少数据量,同时保留重要特征㊂在交通标志识别任务中,CNN 已被证明可以有效地识别交通标志的形状㊁颜色㊁符号等㊂该模型的成功应用主要是因为其卷积层可以学习低级特征,例如边缘和角点等,然后在池化层中进一步提取和减少特征,最终在全连接层中组合这些特征,形成对交通标志的分类和识别㊂此外,通过使用反向传播梯度下降法进行训练,可以进一步优化网络中的连接策略,从而减少网络中的权重数量,提高模型的精度和效率㊂1.2㊀SOM -CNN㊀㊀为了进一步提高CNN 架构的效率和精度,本文引入了SOM 来优化整个系统,提出了SOM -CNN 架构,如图2所示㊂该方法能将图像样本投影到量化的低维空间的SOM 上,实现局部图像采样和部分光照不变性技术的使用㊂具体研究工作包括:(1)对于集中训练的图像,在整个图像上设置固定大小的窗口(例如5ˑ5),并在每一步提取局部图像样本,其中每步中窗口移动4个像素点;(2)SOM 的3个维度可以被认为是3个特征,在图1㊀典型的CNN架构前一阶段的向量上进行训练时,SOM将25维输入向量量化为125个拓扑值;(3)在训练集和测试集中的所有图像上都会出现与(1)中相同的窗口㊂局部图像样本在每个步骤都通过SOM,从而在SOM创建的输出空间中创建新㊀㊀的训练和测试集㊂此时,每个输入图像由3个映射表示,每个映射对应于SOM中的维度㊂这些映射的大小等于输入图像的大小除以步长;(4)采用新创建的训练集训练CNN网络㊂图2㊀引入SOM的CNN架构2㊀实验设计和结果2.1㊀实验设计㊀㊀本实验采用了比利时交通标志数据集(BelgiumTraffic Signs Dataset),该数据集包括警示标志㊁优先通行标志㊁禁止通行标志㊁强制通行标志㊁停车路牌㊁指定通行标志等6大类,训练和测试数据文件夹包含62个子文件夹,所有图像的格式均为ppm㊂因此,本实验的任务是将给定图像分类为表示交通标志面板的62个类别之一㊂实验环境搭建基于Python的Tensorflow㊂Python是一种常用的编程语言,在机器学习中广泛使用㊂本实验使用的Python模块包含一个名为scikit-learntool的模块,该模块集成了大量用于监督和非监督问题的机器学习算法㊂Tensorflow则是一个多用途开源库,可以在Python,C++,Java,Scala,R等多种编程语言中使用,并可以在Unix,Windows,iOS和Android等平台上运行㊂Keras是TensorFlow的官方高级API,用于提供开发接口,其模型制作简单,支持卷积神经网络和递归神经网络以及两者的组合,支持任意连接方案(包括多输入和多输出训练)㊂2.2㊀实验结果㊀㊀经过多组实验,本文利用SOM-CNN模型对交通标志进行分类识别㊂每次实验分别具有200张训练图像,200张测试图像,并且训练和测试集之间没有重叠㊂为了比较训练和执行时间,本实验使用了NVIDIA GeForce RTX2060和3080进行对比实验,如表1所示㊂表1㊀SOM-CNN的训练时间和分类时间硬件平台训练时间/min分类时间/ms2060平均14平均0.213080平均29平均0.35实验表明,该模型对交通标志识别效果良好㊂在多次实验中,平均每200张测试图像种有3张被错误分类,其正确率约为98.5%,表现出很好的分类效果㊂3㊀结语㊀㊀交通标志检测通常基于机器学习方法,而深度神经网络的出现进一步提升了其分类精度㊂深度神经网络基于许多简单互连的神经元,可以从大量数据中提取有意义的特征以解决复杂的分类问题㊂为了进一步提高交通标志识别的准确率,文章结合现有理论开发了SOM-CNN架构,并对交通标志数据集进行了分类,取得了良好的效果㊂尽管其准确率与主流方法相比尚有差距,但其高效性使其具有一定的发展潜力㊂未来,研究人员可以通过改进结构来进一步提高SOM-CNN模型的效率和精度,并扩展模型以检测其他对象,如行人㊁动物和其他复杂障碍物,以期在实际应用中取得更好的效果㊂参考文献[1]SAADNA Y,BEHLOUL A.An overview of traffic sign detection and classification methods[J]. International Journal of Multimedia Information Retrieval,2017(6):193-210.[2]HE Z,NAN F,LI X,et al.Traffic sign recognition by combining global and local features based on semi‐supervised classification[J].IET Intelligent Transport Systems,2020(5):323-330.[3]LECUN Y,BENGIO Y,HINTON G.Deep learning [J].Nature,2015(521):436-444.[4]ALZUBAIDI L,ZHANG J,HUMAIDI A J,et al. Review of deep learning:concepts,CNN architectures, challenges,applications,future directions[J].Journal of Big Data,2021(8):71-74.[5]KASAR M M,BHATTACHARYYA D,KIM T H. Face recognition using neural network:a review[J]. International Journal of Security and Its Applications,2016(3):81-100.[6]ALAM A,PRAVEEN S.A review of automatic driving system by recognizing road signs using digital image processing[J].Journal of Informatics Electrical and Electronics Engineering(JIEEE),2021(2):1-9.[7]SINGH S P,WANG L,GUPTA S,et al.3D deep learning on medical images:a review[J].Sensors,2020 (18):5097.[8]LI Z,LIU F,YANG W,et al.A survey of convolutional neural networks:analysis,applications, and prospects[J].IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2021(4):1-21. [9]HINTON G E.To recognize shapes,first learn to generate images[J].Progress in Brain Research,2007 (165):535-547.[10]HAJI S H,ABDULAZEEZ A parison of optimization techniques based on gradient descent algorithm:a review[J].PalArch s Journal of Archaeology of Egypt/Egyptology,2021(4):2715-2743.(编辑㊀王雪芬)Research on convolutional neural network architecture based on self-organizing mapZhao Yi aiZhengzhou University of Industrial Technology Zhengzhou451100 ChinaAbstract Assisted driving and automatic driving technologies are poised to greatly impact human lifestyle with traffic sign recognition technology representing a pivotal aspect thereof.To refine the theoretical underpinnings of traffic sign recognition a convolutional neural network framework combined with self-organizing map algorithm is proposed.And self-organizing map algorithm can quantize image samples into topological space thus providing dimensionality reduction and invariance processing for small changes in image samples.This method combined with the partial invariant performance of convolution neural network for translation rotation scaling and deformation improves the efficiency and accuracy of this architecture.The experimental results show that the accuracy of proposed system is 98.5%in200test samples representing a highly promising outcome.Key words convolution neural network traffic sign recognition self-organizing map deep learning。
计算光谱成像联合色差矫正及超分辨技术研究
文提出了基于分段线性近似点扩散函数的色差矫正方法。通过仿真实验验证，本文提
出的色差矫正方法能够有效减少色差对重建图像质量的影响，从而提高了光谱图像的
重建质量。
此外，针对 CASSI 系统重建图像分辨率低的问题，本文另辟蹊径，提出了联合
poor imaging quality and low resolution. Based on this, some papers put forward specific
solutions for better reconstruction quality, such as multi-frame observation and an
图 1.3
编码快照光谱成像系统示意图 ............................................................................. 4
图 1.4
DD-CASSI 系统[15] ................................................................................................. 4
process is divided into two stage: the observation process and the data restoration process.
In the observation stage, the measurements are obtained by coding and sampling of the
图 1.5
图像去雾增强算法的研究-文献综述
福州大学专业英语文献综述题目：图像去雾增强算法的研究姓名：学号：专业：一、引言由于近年来空气污染加重，我国雾霾天气越来越频繁地出现，例如：2012底到2013年初，几次连续七日以上的雾霾天气笼罩了大半个中国，给海陆空交通，人民生活及生命安全造成了巨大的影响。
因此,除降低空气污染之外，提高雾霾图像、视频的清晰度是亟待解决的重要问题。
图像去雾实质上就是图像增强的一种现实的应用。
一般情况下,在各类图像系统的传送和转换(如显示、复制、成像、扫描以及传输等）总会在某种程度上造成图像质量的下降。
例如摄像时,由于雾天的原因使图像模糊；再如传输过程中,噪声污染图像，使人观察起来不满意;或者是计算机从中提取的信息减少造成错误，因此，必须对降质图像进行改善处理，主要目的是使图像更适合于人的视觉特性或计算机识别系统。
从图像质量评价观点来看，图像增强技术主要目的是提高图像可辨识度。
通过设法有选择地突出便于人或机器分析的某些感兴趣的信息,抑制一些无用信息，以提高图像的使用价值，即图像增强处理只是增强了对某些信息的辨别能力［1］.二、背景及意义近几年空气质量退化严重,雾霾等恶劣天气出现频繁，PM2。
5[2］值越来越引起人们的广泛关注。
在有雾天气下拍摄的图像，由于大气中混浊的媒介对光的吸收和散射影响严重,使“透过光"强度衰减，从而使得光学传感器接收到的光强发生了改变，直接导致图像对比度降低，动态范围缩小，模糊不清,清晰度不够，图像细节信息不明显，许多特征被覆盖或模糊，信息的可辨识度大大降低。
同时，色彩保真度下降，出现严重的颜色偏移和失真，达不到满意的视觉效果［3—6]。
上述视觉效果不佳的图像部分信息缺失，给判定目标带来了一定的困难,直接限制和影响了室外目标识别和跟踪、智能导航、公路视觉监视、卫星遥感监测、军事航空侦察等系统效用的发挥，给生产与生活等各方面都造成了极大的影响[7—9].以公路监控为例,由于大雾弥漫，道路的能见度大大降低，司机通过视觉获得的路况信息往往不准确，进一步影响对环境的判读，很容易发生交通事故，此时高速封闭或者公路限行,给人们的出行带来了极大的不便［10］。
图像检索（imageretrieval）-13-Smooth-AP：Smoothingth。。。
图像检索（imageretrieval）-13-Smooth-AP：Smoothingth。
Smooth-AP: Smoothing the Path Towards Large-Scale Image RetrievalAbstract优化⼀个基于排名的度量，⽐如Average Precision(AP)，是出了名的具有挑战性，因为它是不可微的，因此不能直接使⽤梯度下降⽅法进⾏优化。
为此，我们引⼊了⼀个优化AP平滑近似的⽬标，称为Smooth-AP。
Smooth-AP是⼀个即插即⽤的⽬标函数，允许对深度⽹络进⾏端到端训练，实现简单⽽优雅。
我们还分析了为什么直接优化基于AP度量的排名⽐其他深度度量学习损失更有好处。
我们将Smooth-AP应⽤于标准检索基准:Stanford Online products和VehicleID，也评估更⼤规模的数据集:INaturalist⽤于细粒度类别检索，VGGFace2和IJB-C⽤于⼈脸检索。
在所有情况下，我们都改善了最先进的技术的性能，特别是对于更⼤规模的数据集，从⽽证明了Smooth-AP在真实场景中的有效性和可扩展性。
1 Introduction本⽂的⽬标是提⾼“实例查询”的性能，其任务是:给定⼀个查询图像，根据实例与查询的相关性对检索集中的所有实例进⾏排序。
例如，假设你有⼀张朋友或家⼈的照⽚，想要在你的⼤型智能⼿机图⽚集合中搜索那个⼈的所有图⽚;或者在照⽚授权⽹站上，您希望从⼀张照⽚开始查找特定建筑或对象的所有照⽚。
在这些⽤例中，⾼recall是⾮常重要的，不同于“Google Lens”应⽤程序从图像中识别⼀个物体，其中只有⼀个“hit”(匹配)就⾜够了。
检索质量的基准度量是Average Precision(AP)(或其⼴义变体，Normalized Discounted Cumulative Gain，其中包括⾮⼆进制相关性判断)。
随着深度神经⽹络的兴起，端到端训练已经成为解决特定视觉任务的实际选择。
二次改进加权导向滤波的内窥镜图像增强算法
二次改进加权导向滤波的内窥镜图像增强算法林金朝\杨光、王慧倩\庞宇、刘金花\陈竹2,严崇源2(1.重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室，重庆，400065 )(2.重庆西山科技股份有限公司，重庆，401120)摘要：从本文提出一种改进加权导向滤波算法，并应用于内窥镜图像增强。
原始内窥镜图像通过导向滤波 算法处理后再将其作为第二次导向滤波的导向图像，与传统导向滤波算法相比能克服其噪声残余的缺陷。
最后通过图像增强算法，对内窥镜图像的血管细节和亮度进行增强实验表明，本文算法的SSIM指标和 PSNR指标均优于传统导向滤波算法和加权导向滤波算法关键词：改进加权导向滤波；导向滤波；内窥镜图像；图像增强中图分类号：TP391.4 文献标识码：A DOl:10.11967/2020181212Endoscope Image Enhancement Algorithm Based on Twice ImprovedWeighted Guided FilteringLin Jinzhao', YangGuang', Wang Huiqian', Pang Yu', Liu Jinhua', ChenZhi^, Yan Chongyuan2 (l.Photoelectronic Information Sensing and Transmission Technology Laboratory, Chongqing University o f P osts and Telecommunications, Chongqing 400065, P. R. China.2.Chongqing Xishan Technology Co., Ltd., Chongqing 401120, P. R.China)Abstract:This paper proposes a improved weighted guided filtering algorithm and applies it to endoscopic image enhancement. The original endoscopic image is processed by the guided filtering algorithm and then used as the guided image for the second guided filtering. Compared with the traditional guided filtering algorithm, the defect of residual noise can be overcome. Finally, the image enhancement algorithm is used to enhance the blood vessel details and brightness of the endoscopic image. Experiments show that the SSIM index and PSNR index of the algorithm in this paper are better than traditional guided filtering algorithm and weighted guided filtering algorithm. Key words:Improved weighted guided filtering；Guided image filtering ;Endoscopic image;Edge preserving;Image enhancement[CLC Number)TP391.4 |Document Code|A DOI:10.11967/2020181212引言现代医学技术的飞速发展，使得内窥镜逐渐 成为辅助医疗诊断中常用的医疗设备。