浅谈视觉文化视角下的医学影像
立体视觉技术在医学影像诊断中的应用研究
立体视觉技术在医学影像诊断中的应用研究立体视觉技术是一种通过对左右眼的视觉信息进行合成，呈现立体影像的技术。
这种技术在医学影像学中得到广泛应用，尤其在影像诊断方面，其应用前景非常广阔。
本文将着重探讨立体视觉技术在医学影像诊断中的应用研究。
立体视觉技术的原理首先，我们需要了解立体视觉技术的原理。
普通的视觉是由眼睛接收物体的光线，然后把这些光线转换成神经信号，传到大脑中，才产生所谓的视觉感知。
而立体视觉是通过左右两只眼睛接收两个视角的图像信息，从而产生的一种三维视觉感知。
立体视觉技术利用的就是这种原理，通过计算机软件将同时拍摄的两幅影像进行合成，生成一幅立体影像。
这种影像具有立体感，并且可以让医生在观察中更加直观地判断出病灶的大小、位置、形态等。
立体视觉技术在医学影像诊断中的应用立体视觉技术已经得到广泛的应用，尤其是在医学影像诊断中。
下面我们将从不同的角度来介绍应用情况。
1.提高诊断效率无论是CT、MRI还是超声波等医学影像，都是二维平面上的影像，这给医生的诊断带来了很大的困难。
立体视觉技术可以将这些二维影像转换成三维的，从而使医生可以更加准确地了解病灶的深度、位置等信息，并且可以更加直观地观察影像图像，提高了诊断的效率和准确性。
2.提高手术成功率在外科手术中，医生需要在影像上找到病灶位置，并作出正确的手术方案。
但是，手动对二维影像进行解剖学测量和计算是十分繁琐和费时的。
利用立体视觉技术，可以快速地生成三维影像，提供更加直观、准确的手术信息，从而有效地提高手术成功率。
3.增加患者理解采用立体视觉技术的影像结果，不仅可以让医生更好地了解病情，也可以让患者更直观地了解自己的病情。
这样，患者可以更好地理解医生的治疗方案和手术操作方法，从而更好地配合医生的治疗。
应用前景和研究展望立体视觉技术在医学影像诊断中已经取得了很大的成功，但它仍然处于发展初期。
因此，未来的应用前景非常广阔。
一方面，随着计算机技术的不断进步，立体视觉技术的效果也会越来越好，这将进一步提高医生的诊断准确性和效率。
计算机视觉在医学影像分析中的研究
计算机视觉在医学影像分析中的研究近年来，随着科技的发展与计算机技术的日益完善，计算机视觉技术也在不断地得到进步，并被广泛应用在医学影像分析领域。
医学影像分析的难点在于对图像数据的进行大量的复杂计算和分析，这对于人类是一件非常复杂和耗时的工作。
计算机视觉技术的发展，为医学影像分析提供了新的途径和手段。
计算机视觉技术通过从数据中提取信息和特征，为医学诊断和治疗提供了更加准确、快速、有效的方法。
计算机视觉技术在医学影像分析领域的研究主要分为以下几个方面：1.影像分割医学图像分割是指将影像数据中的不同组织结构、器官、病变区域等进行分割和分类，为临床医生提供更准确的参考。
计算机视觉技术通过优化分割算法，实现快速分割和准确分类，为医疗诊断和治疗提供了很大的帮助。
2.影像配准影像配准是指将不同图像之间进行对齐，从而对比观察，帮助医生进行定位和分析。
针对这一问题，计算机视觉技术使用基于特征点的配准算法，快速获取不同图像之间的对应关系，提高医疗影像分析效率。
3.影像增强医生常常需要处理含有大量噪音或者低对比度的影像数据，这会造成医疗诊断的困难。
计算机视觉技术通过优化算法来提高医疗影像的对比度和减少噪音，使医生更加容易发现并判断病情。
4.病变检测病变检测是医学影像分析的重要任务之一。
计算机视觉技术通过训练机器学习模型，快速、准确地检测影像数据中的病变。
通过对病变的识别和分类，提高医学影像分析的准确性和效率。
总的来说，计算机视觉技术在医学影像分析领域的研究还存在很多需要探索和改进的地方。
尤其是在实际医疗应用中，医疗影像分析存在的问题和难点更加复杂。
但是，计算机视觉技术的发展与应用，为医学影像分析提供了新的解决方案和途径。
未来，随着人工智能技术的推进，计算机视觉技术与医学领域的结合将越来越紧密。
医学影像分析将成为人工智能发展的重要应用领域之一，计算机视觉技术的应用将会为医学影像分析带来更多的便利和提升。
计算机视觉技术在医学影像分析中的应用
计算机视觉技术在医学影像分析中的应用近年来，计算机视觉技术在医学影像分析方面迅速发展，为医学研究和医学诊断带来了前所未有的便利和效益。
本文将以计算机视觉技术在医学影像分析中的应用为主题，探讨这一领域的发展和前景。
一、医学影像分析的意义和挑战医学影像分析是指对医学影像信息进行处理、分析和诊断的技术领域。
它的目的是通过对影像数据的解读和分析，帮助医生正确诊断和治疗疾病。
随着医学影像技术的进步和发展，越来越多的医学数据被数字化并存储在电子设备中，这为医学影像分析提供了极大的便利。
但是，由于医学影像数据具有复杂性、多样性和不确定性等特点，因此医学影像分析也面临着很大的挑战。
二、计算机视觉技术在医学影像分析中的应用计算机视觉技术是指利用计算机模拟人类视觉系统进行图像分析和处理的技术。
它可以帮助人们识别、分析和理解复杂的图像信息。
在医学影像分析中，计算机视觉技术的应用包括：1.医学影像的自动分析医学影像的自动分析是指利用计算机视觉技术对医学影像进行分析和识别。
例如，针对癌症等疾病，计算机视觉技术可以帮助医生自动识别肿瘤和病变区域，并提升诊断准确率和效率。
2.医学影像的三维可视化医学影像的三维可视化是指将医学影像数据转化为三维模型，使医生可以更直观地理解病变的形态和位置。
例如，在手术前，通过对影像数据的三维可视化，医生可以更好地设计手术方案。
3.医学影像的比对医学影像的比对是指将不同时间或不同场景的医学影像数据进行比对和分析。
例如，对于患有退化性疾病的患者，医生可以通过比对不同时间的医学影像数据，了解疾病的变化和发展情况。
4.医学影像的识别和分类医学影像的识别和分类是指利用计算机视觉技术对医学影像进行自动识别和分类。
例如，面对大量的医学影像数据，计算机视觉技术可以自动将影像数据分类，以节省医生分析的时间和工作量。
三、计算机视觉技术在医学影像分析中的应用前景计算机视觉技术在医学影像分析方面的应用前景非常广阔。
未来，计算机视觉技术将成为医学影像分析的重要手段，对于提升医学诊断的准确率和效率、改善医疗服务的质量和效率等方面都将发挥重要作用。
机器视觉技术在医学影像分析中的应用研究
机器视觉技术在医学影像分析中的应用研究随着科技的不断进步，机器视觉技术已经开创了许多惊人的发明和创新。
其中，在医学领域，机器视觉技术成为了一种得到广泛应用的技术手段。
本文将探讨机器视觉技术在医学影像分析中的应用研究。
一、前言随着现代医学设备的不断升级，医学影像学已经成为医学诊断的重要手段之一，而机器视觉技术也开始在医学影像分析中扮演着越来越重要的角色。
这种技术通过对医学图像的分析和处理，可以提高诊断的准确度和速度，对病患的治疗起到了重要作用。
二、医学影像分析中的机器视觉技术在医学影像分析中，机器视觉技术主要涉及图像处理、图像分割、特征提取、分类识别等方面。
其中，图像处理是机器视觉技术的基础，主要包括图像增强、图像复原、图像细节增强、噪声去除等。
这种技术可以提高医学图像的质量和清晰度，从而对病患的诊断和治疗起到了很好的帮助作用。
图像分割是医学影像分析中的重要技术手段，它能够将医学图像中的感兴趣区域从背景中分离出来。
例如，在医学影像分析中，图像分割技术可以用来分离肿瘤、分离出血管等。
由于医学影像图像的质量不够理想，使得本来很简单的任务变得困难。
利用深度学习技术，结合现有的医学知识和图像处理技术，可以快速准确地进行图像分割。
特征提取是机器视觉技术的另一项重要技术，它能够从医学图像中提取出最具代表性的特征，以便进行分类和识别。
例如，在医学影像分析中，特征提取技术可以用来提取肿瘤的形状、大小、纹理等，以实现对肿瘤的自动识别和检测。
分类识别是机器视觉技术在医学影像分析中的重要应用之一，它可以根据医学图像的特征，将其分类为不同的类别，以便进行进一步的诊断和治疗。
例如，在医学影像分析中，分类识别技术可以用来识别肿瘤的恶性程度等参数，帮助医生对病患进行精准的治疗。
三、未来展望可以预见，随着在深度学习和大数据分析方面的技术进一步发展，机器视觉技术在医学影像分析中的应用将会越来越广泛。
这将有助于提高临床诊断的效率和准确度，为疾病的预防、诊断和治疗提供更多的支持和保障。
计算机视觉技术在医学影像诊断中的应用
计算机视觉技术在医学影像诊断中的应用计算机视觉技术，在医学影像诊断中的应用医学影像是医学临床诊断的重要手段，其在诊断中起着至关重要的作用。
影像学技术的发展，为医学影像的获取、处理、分析及诊断提供了可能。
而在医学影像领域中，计算机视觉技术正发挥着越来越重要的作用。
计算机视觉技术，是指通过计算机视觉和图像算法等方法进行信息的分析和处理，使得计算机能够模拟人眼的视觉，识别图像中各种对象、执行分类、辨认、定位、跟踪等计算机视觉操作。
计算机视觉技术与医学影像的结合，可以帮助医生快速准确地判断疾病的类型和严重程度，对疾病的治疗和管理起到重要作用。
以下将从医学影像的获取、诊断、治疗等方面进行分析和讨论计算机视觉技术在医学影像诊断方面的应用。
一、医学影像的获取医学影像的获取需要专业的设备和技术，如X线、CT、MRI、PET等。
在影像获取过程中，会产生大量的图像和信息，需要针对这些数据进行分析和处理。
此时，计算机视觉技术的应用就显得尤为重要。
在影像处理/分析领域，计算机视觉技术可以应用于图像压缩、去噪、图像重建、胶片数字化等方面。
例如，在建立3D影像中，计算机视觉技术可以对各个角度下的2D影像进行分析和处理，获取目标组织的三维形态和表现，以及不同视角下的3D模型等。
二、医学影像的诊断医学影像的诊断需要医生具备丰富的经验和专业的知识，对影像进行分析、识别和判断。
但是，由于影像学图像的复杂性和信息的多样性，医生往往需要花费大量的时间和精力来完成对影像的诊断和判断。
此时，计算机视觉技术的应用就显得十分必要。
在医学影像诊断中，计算机视觉技术可以协助医生进行图像的前处理、图像的自动分割、自动检测病变区域、自动诊断和整合和分类图像等。
该方法大大提高了医生的诊断效率和准确率，减少了人造因素对诊断结果的影响，同时提高了临床工作的效率和质量。
三、医学影像的治疗医学影像在治疗方面也发挥着重要作用。
在计算机视觉技术的支持下，医生可以使用医学影像配合治疗，如在放射治疗预处理中，使用计算机视觉技术对影像进行分析，得到肿瘤的预处理数据，以便进行放射治疗临床。
机器视觉技术在医学影像分析中的应用探索
机器视觉技术在医学影像分析中的应用探索机器视觉技术在医学影像分析中的应用探索摘要：机器视觉技术在医学影像分析中正发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨机器视觉技术在医学影像分析中的应用，并对其未来发展进行展望。
引言：随着计算机科学和医学科学的快速发展，机器视觉技术在医学领域变得越来越重要。
通过对医学影像进行智能化分析和处理，可以大大提高医生的诊断水平和治疗效果。
因此，机器视觉技术在医学影像分析中的应用备受关注。
一、机器视觉技术的基本原理机器视觉技术是一种通过计算机使计算机“看到”并理解图像的技术。
其基本原理是将图像转化为数字信号，并通过一系列的图像处理算法对图像进行分析和处理。
机器视觉技术在医学影像分析中的应用主要包括图像预处理、特征提取和分类识别等方面。
二、机器视觉技术在医学影像分析中的应用1. 图像预处理：医学影像通常受到噪声和伪影的影响，为了提高图像的质量和准确性，需要进行图像预处理。
机器视觉技术可以通过滤波、去噪和增强等方法对医学影像进行处理，使医生能够更清晰地观察到患者的病变情况。
2. 特征提取：在医学影像分析中，提取图像特征是非常重要的一步。
机器视觉技术可以通过形态学、纹理分析和边缘检测等方法提取图像中的重要特征，帮助医生定位和诊断病变。
3. 分类识别：机器视觉技术可以根据提取的特征对医学影像进行分类和识别。
通过训练机器学习模型，可以根据不同的特征对医学影像进行分类，并根据分类结果给医生提供准确的诊断建议。
三、机器视觉技术在医学影像分析中的挑战虽然机器视觉技术在医学影像分析中有很大的潜力，但是也面临一些挑战。
1. 数据质量：医学影像数据的质量直接影响机器视觉技术的应用效果。
由于医学影像数据的获取受到很多因素的限制，如噪声、伪影和运动模糊等，这些问题会对机器视觉算法带来一定的困扰。
2. 多样性和复杂性：医学影像数据的多样性和复杂性使得机器视觉技术的应用面临很大的挑战。
不同的病变表现形式和不同的病人个体差异使得对医学影像的分析和诊断更加困难。
计算机视觉技术在医学影像中的应用
计算机视觉技术在医学影像中的应用随着计算机技术的不断发展，计算机视觉技术在医学影像领域的应用逐渐变得广泛。
计算机视觉技术可以通过对医学影像的分析和处理，帮助医生更准确地诊断疾病，提高医学诊断的准确性和效率。
一、图像分割图像分割是计算机视觉技术在医学影像中的重要应用之一。
通过对医学影像进行分割，可以将不同区域中的组织、器官、病灶等分割出来，并为医生提供更明晰、精确的参考。
例如，对于肝脏CT影像，通过图像分割可以将肝脏组织分割出来，实现肝脏容积的测量，判断肝脏癌等疾病的病变情况。
二、图像配准图像配准也是计算机视觉技术在医学影像中的应用之一。
医学影像中的图像存在多个角度、不同位置、不同时间等的拍摄，如果不对这些图像进行配准，会导致医生的诊断结果不准确。
因此，图像配准可以将这些不同的医学影像进行精准对齐，从而方便医生对影像进行对照分析和诊断。
例如，对于肝脏MR影像，通过图像配准可以将分别拍摄的T1加权成像（T1WI）和T2加权成像（T2WI）的影像进行配准，方便医生对影像进行对照分析和诊断。
三、图像重建图像重建也是计算机视觉技术在医学影像中的应用之一。
医学影像中的图像通常具有不均匀的分布、干扰和噪声等问题，这些问题会对医生的诊断结果造成较大的影响。
因此，通过图像重建技术可以有效克服这些问题，从而提高医生的诊断准确性和效率。
例如，对于肺部CT影像，通过图像重建可以将不同层面的影像进行融合，便于医生检测和分析肺部疾病的情况。
四、三维可视化三维可视化也是计算机视觉技术在医学影像中的应用之一。
医学影像可以通过三维可视化技术进行展示，将医学影像中的组织、器官、病变等进行更加清晰、直观的展示，方便医生进行诊断和治疗。
例如，对于心脏病人，通过三维可视化技术可以更加清晰地展示心脏的结构、血流、瓣膜等情况，有助于医生确定治疗方案和手术操作。
五、人工智能辅助诊断随着人工智能技术的发展，计算机视觉技术也可以通过人工智能技术进行优化和升级，在医学影像的分析和诊断中起到更加重要和有效的作用。
机器视觉技术在医学影像诊断中的应用
机器视觉技术在医学影像诊断中的应用在医学领域，传统的影像诊断方式往往需要医生依靠经验和病例进行判断，存在着误诊率高、效率低的问题。
随着机器视觉技术的发展，基于图像和视频信号的自动智能分析技术已经成为医学影像分析的一种重要手段。
本文将介绍机器视觉技术在医学影像诊断中的应用，包括使用机器视觉技术进行影像分析和诊断、机器视觉技术应用于医学影像分析的优势和局限性等方面。
一、机器视觉技术在医学影像诊断中的应用在医学影像诊断中，机器视觉技术主要应用于 CT、MRI 等医学影像的分析和诊断。
机器视觉技术可以通过数字化图像处理、特征提取、分类和识别等运算，快速地对大量的医学影像数据进行自动化分析和诊断。
在医学影像诊断中，机器视觉技术主要应用于以下几个方面：1. 图像的分割和配准。
医学影像中往往会存在多个病变区域，机器视觉技术可以通过图像的分割和配准，快速提取出各个病变区域的特征和位置信息，为后续的诊断和治疗提供精准的支持。
2. 病变检测和分类。
对于医学影像中的各种病变，机器视觉技术可以进行快速的自动化检测和分类。
依靠机器视觉技术，医生可以快速地了解患者的病情，减少病变的漏诊和误诊，提高医疗诊疗的效率和准确性。
3. 病变分析和量化。
对于医学影像中的各种病变，机器视觉技术可以通过图像的分析和量化，对病变的大小、形态、密度等参数进行计算和评估，为医生提供精准的参考和决策依据。
二、机器视觉技术应用于医学影像分析的优势和局限性虽然机器视觉技术在医学影像诊断中有着广泛的应用前景，但其优势和局限性也需要考虑清楚。
在优势方面，机器视觉技术可以快速地自动分析大量的医学影像数据，提高医疗诊疗的效率和准确性。
此外，机器视觉技术还可以对医学影像中的各种病变进行精确的定量分析，为医疗决策提供更为客观的依据。
但是，机器视觉技术在医学影像诊断中仍然存在一些局限性。
首先，需要大量的训练数据以及具有高质量和高精度的标注数据。
其次，机器视觉技术在诊断精度和灵敏度上还需要进一步提高。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
浅谈视觉文化视角下的医学影像
摘要：目的：对视觉文化视角下的医学影像进行分析。
方法：在视觉文化的视
角下对医学影像进行观察和分析，对视觉文化视角下医学影像的特点进行查看。
结果：医学影像是视觉文化中最惊人的特征之一，其具有良好的审美价值和医学
价值。
结论：视觉文化的研究范围十分广泛，医学影像作为其组成部分之一也处
于不断的进步当中，打破了人们的视觉局限。
关键词：视觉文化；医学影像
随着时代的发展和社会的进步，图像在我们的生活中无处不可见，其中就包
括医学影像。
医学影像属于视觉文化的一种独特的表达方式，但是因为当前社会
纷繁复杂，医学影像并不十分引人注目，所以暂时并没有引起深入的研究。
事实上，医学影像虽然不具有独特的造型和缤纷的色彩，但是我们能够通过医学影像
实现对人体的透视，从而对人体的健康情况进行了解，所以，医学影像无疑具有
很高的医学价值。
本次研究就将在视觉文化的视角下对医学影像进行观察和分析，对视觉文化视角下医学影像的特点进行查看。
1.视觉化的世界
视觉文化属于一个十分明确的概念，于视觉进行直接或间接相关的观念、符
号等，都属于视觉文化的一部分，同时，视觉文化也可以说是文化不再以语言为
中心而是转为以形象、以影像为中心。
医学影像属于一种形式非常特殊的文化表征，已经能够对世界产生不同程度的影响，所以说，视觉的传播，并非只有颜色、线条等手段才能够做得到，而是将整个世界进行图像化和视觉化。
事实上，视觉符号和视觉符号的传播早已在各个行业中被渗透，其中就包括
医学界的医学影像。
2.医学影像是视觉文化中最惊人的特征
就目前的情况来看，医学影像不仅是医疗行业中是为患者进行诊断和治疗的
重要依据，也是视觉文化的重要特征之一。
2.1医学影像的起源和发展
医学影像是利用技术手段将本不可能在视觉上进行查看的影像进行呈现，可
以说是人类肉眼视觉局限的一次突破，例如X射线，其于1985年被德国物理学
家伦琴发现，属于一种非肉眼可见的电磁辐射，具有良好的穿透性，所以目前X
射线是临床上应用十分广泛的诊断手段，能够促进医生的诊断水平得到提高。
同时，由心电图、脑电图、三维立体图像、核磁共振等多种检测设备来看，
随着医疗技术水平的不断提高，应用于医学的影像设备也越来越精密，并且均具
有良好的诊断价值。
2.2医学影像所呈现的全新视觉体验
医学影像早已成为临床诊断的重要依据之一，主要原因是其具有良好的视觉
优势，并且目前采用医学影像对患者进行诊断已经成为了一个医疗常识。
2.2.1活体器官的直观可视化
“望、闻、问、切”是传统中医进行诊断所应用的重要方法，但是具有一定的
经验和独断色彩，发生误诊和漏诊的几率相对较高，而对医学影像进行使用，则
能够对患者体内的活体器官进行直观的、可视化的检查，提高了诊断的准确性，
打破了传统上患者处于绝对被动的诊断局面。
2.2.2突破肉眼的视觉局限
人类的视力是具有一定的局限性的，但是我们可以通过显微镜、望远镜等工
具对更遥远的地方进行眺望或是对更渺小的事物进行观察，但是对人体内部进行
查看和细致的观察尚有一些难度，但是，医学影像的出现，使人体内部的细胞、
组织、器官等进行直观的观察，可见医学影像能够在很大程度上丰富了人们的视
觉体验，向人类打开了对人体内部进行直观观察的世界。
2.2.3加深人类对自我的了解
通过眼睛进行观看和观察是人类对世界进行了解的第一步，但是人类的视觉
范围是有限的，所以医学影像的出现，是通过技术的手段使人类能够对自身进行
认识和了解，实现了不可视化向可视化的转变，使人体的内部对我们来说不再是
神秘的。
例如三维彩超，一名孕妇进行三维彩超的检测，胎儿的形象能够清晰的
显示，不仅能够使准父母提前看到自己孩子的表情和肢体动作，还能够是医生更
加准确的对胎儿是否发生畸形进行判断。
3.医学影像的视觉价值
医学影像作为一种特殊的视觉文化，具有较高的价值，其中主要包括审美价
值和医学价值两种。
3.1审美价值
医学影像属于一种科学的视觉传播，其中所蕴含的人为因素最低，并且坚持
着“实事求是”的原则。
随着时代的发展，人们对自身的健康越来越重视，以身体
为中心的视觉图像工业逐渐兴起，其重视的是影像的审美功能，并且希望能够具
有一定的关注。
而医学影像作为另一种关于身体的视觉文化，其存在的主要目的
是对人体内部进行透视，从而对患者的生理功能及病理变化进行了解。
所以，就
以上情况来看，医学影像目前仍旧以医疗为主要内容，其审美价值在一定程度上
被淡化。
3.2医学价值
就事实来看，医学影像的医学价值远高于其审美价值，无论是在医生的角度
来说，还是在患者的角度来说，医学影像都具有较高的医学价值，甚至在一定程
度上来说，医学价值是医学影像存在的意义。
从医生的角度来看，医学影像能够将患者的体内情况进行直观的呈现，医生
可以通过对医学影像的观察和分析对患者的身体情况进行快速且准确的判断，有
利于提升医生进行诊断的速度和准确性。
从患者的方面来说，医学影像能够对自身的器官进行直观的、真实的呈现，
使患者能够对自身状况了解，并且相对于传统的“望、闻、问、切”更具有说服力，能够促进医患之间的沟通，提高患者的治疗依从性。
4.视觉传播理论的原因分析
医学影像不但更新了人类的视觉体验还实现了影像的视觉价值，总体来说，
医学影像具有良好视觉价值的原因主要有两点。
4.1说服力和感染力
图像或是影像的构成，并非简单的元素和结构的组合，而是需要作用于人的
感知和视觉。
医学影像没有多样的形式和鲜活的配色，只有黑白灰，但是其能够
将非视觉性的图像呈现于人类的眼前，所以，医学影像对人类来说无疑是具有强
大的吸引力的；并且，医学影像经过医生的展示和讲解，患者也能够对自身进行
更好的认知。
4.2构建视觉真实的能力
医学影像不需要经过技术和艺术的控制，具有良好的真实性。
综上我们认为，视觉文化的研究范围十分广泛，医学影像作为其组成部分之
一也处于不断的进步当中，打破了人们的视觉局限。
参考文献：
[1]王英久，高源. 基于视觉传播理论探索视觉素养与读片技能的整合[J].医学与哲学，2010，（16）：58-59.
[2]牛孟娟. 浅谈视觉文化视角下的医学影像[J].今传媒（学术版），2014，（10）：111-113.
[3]侯临亿.经络学说的可视化研究与设计[C]上海交通大学2011：242-247.。