医学图像处理技术与应用分析
医学图像处理与分析技术的应用
医学图像处理与分析技术的应用一、引言医学图像处理与分析技术的应用是现代医学领域中非常重要的一部分。
这一技术可以帮助医生对患者的病情进行更为精确的诊断，同时也可以帮助医生制定更加有效的治疗方案。
因此，研究医学图像处理与分析技术的应用意义重大。
二、医学图像的获取医学图像的获取是医学图像处理与分析技术的前提。
常见的医学图像获取技术包括：1、X线成像技术X线成像技术是一种非常常见的医学图像获取技术，它可以用来检测骨骼和内脏等组织结构。
通过X线成像技术，医生们可以观察到患者的内部结构，并用这些信息帮助诊断和制定治疗方案。
2、磁共振成像技术磁共振成像技术是一种非常高级的医学图像获取技术，它不同于X线成像技术，可以用来获取更加详细的图像信息。
这种技术利用强大的磁场和无线电波来生成非常详细的图像。
3、超声成像技术超声成像技术也是一种常见的医学图像获取技术，可以用来检测患者的血管和心脏等组织结构。
这种技术利用高频声波来生成图像。
三、医学图像的处理在获取了医学图像之后，医学图像处理技术可以帮助医生更好地分析和诊断这些图像。
常见的医学图像处理技术包括：1、图像增强技术图像增强技术可以帮助医生更加清晰地观察图像，并且识别出一些非常微小的细节信息。
这种技术通常包括了去噪、锐化、去模糊等处理过程。
2、图像分割技术图像分割技术可以将图像中的不同组织结构进行分离和标记。
这种技术可以帮助医生分析某一个特定区域的组织结构，并且诊断患者的病情。
3、图像配准技术图像配准技术可以将多个医学图像拼接在一起，形成一个连续的3D图像。
这种技术可以帮助医生跟踪某一个特定的区域，并且制定更加详细的治疗方案。
四、医学图像的分析医学图像分析可以帮助医生更加客观地分析图像，并且为患者制定更加科学的治疗方案。
常见的医学图像分析技术包括：1、计算机辅助诊断技术计算机辅助诊断技术可以对一些自动诊断和病情分析过程进行协助，减少医生的工作量。
该技术可以对患者的个人情况进行分析，演示潜在的病情诊断和预测患者的病情。
图像处理与分析技术在医学影像上的应用
图像处理与分析技术在医学影像上的应用随着科技的不断进步，图像处理与分析技术成为了医学影像领域的重要组成部分。
现如今，医学影像已成为了医生诊断疾病的一项必备技术。
然而，这些图像所蕴含的信息往往需要借助图像处理与分析技术来进行进一步的挖掘和分析。
一、图像处理技术在医学影像中的应用图像处理技术能够增强图像的质量，使得医生所浏览到的图像更加清晰、准确，从而更好地分析病情和做出诊断。
医学图像处理技术主要包括以下几个方面：1. 噪声去除噪声是医学影像中常见的问题，其来源包括设备噪声、环境噪声、运动伪影等。
这些噪声会影响图像的质量，使其更难以被医生所识别。
因此，噪声去除是医学图像处理中的一个重要问题。
目前，常用的噪声去除方法包括均值滤波、中值滤波、小波滤波等。
2. 明暗度调整在医学影像中，明暗度的调整显得尤为重要。
由于光照条件、相机等各种因素的影响，医学影像可能会出现明暗不均的情况。
此时，医生很难获得准确的图像信息。
因此，调整图像的明暗度就显得十分必要了。
常见的调整方法包括直方图均衡化、灰度级线性拉伸、对数转换等。
3. 伪影去除伪影是由于影像采集时产生的错误所造成的。
伪影在医学影像中十分常见，尤其是在核磁共振成像中。
伪影会干扰医生的判断，并可能导致错误的诊断结论。
目前，伪影去除的方法主要有全局流分析法、部分区域流分析法等。
二、图像分析技术在医学影像中的应用图像分析技术是一项基于计算机科学和数学的技术，能够从图像中提取出其中蕴含的有用信息。
在医学影像中，图像分析技术主要用于病灶的检测、定位、分割和量化等方面。
1. 病灶检测病灶检测是医学影像分析的重要任务之一。
在病灶检测中，医学图像首先被处理为特定的数据结构，以便进一步进行计算和分析。
常用的数据结构包括图像金字塔、形态学操作和区域分割等。
经过数据结构处理后，就可以使用各种算法来进行病灶检测了。
常见的病灶检测算法包括小波变换、神经网络、支持向量机等。
2. 病灶定位病灶定位是指在医学图像中准确定位病灶的位置。
图像处理技术在医学领域中的应用
图像处理技术在医学领域中的应用摘要：图像处理技术已经广泛应用于医学领域，为医生和研究人员提供了强大的工具来诊断疾病、指导手术和监测病人的恢复过程。
本文将介绍图像处理技术在医学领域中的几个主要应用：医学图像的增强和恢复、疾病诊断和预测、手术导航和模拟以及人工智能辅助诊断。
1. 引言医学图像处理技术是一种将数学和计算机科学原理应用于医学图像的学科。
通过对医学图像进行增强、恢复、分割、特征提取和分类等处理，可以获得更清晰、更准确的图像信息，进而辅助医生做出准确的诊断和治疗决策。
2. 医学图像的增强和恢复医学图像常常受到成像设备的限制，如噪声、模糊和对比度不足等问题。
图像处理技术可以通过去噪、增加对比度、锐化边缘等方式改善图像的质量，使医生能够更好地观察和分析图像中的结构和病变。
3. 疾病诊断和预测图像处理技术在疾病的早期诊断和预测方面发挥了重要作用。
通过对医学图像进行特征提取和分类，可以帮助医生发现隐藏的病变、疾病的蔓延程度以及未来发展趋势，从而提供个性化的治疗方案。
4. 手术导航和模拟在手术过程中，医生需要准确地定位和处理病变，避免对正常组织造成伤害。
图像处理技术可以提供高分辨率的3D图像，帮助医生在手术前模拟手术过程，规划最佳的手术路径和操作方式。
此外，实时的图像导航系统还可以指导医生在手术过程中进行准确定位和操作。
5. 人工智能辅助诊断随着人工智能技术的快速发展，图像处理技术在医学领域中与人工智能相结合已经成为一个热门研究领域。
通过深度学习等技术，可以训练计算机系统从大量的医学图像中学习病变的特征，并自动进行诊断和分类，提高医生的诊断准确性和效率。
6. 挑战与未来展望尽管图像处理技术在医学领域中有广泛的应用，但仍然面临一些挑战。
首先，医学图像处理需要高度的计算能力和复杂的算法，这对计算资源和软件工程技术提出了挑战。
其次，隐私和数据安全问题也需要得到更好的解决，确保医学图像的使用不会泄露患者隐私。
医疗图像处理技术及应用前景分析
医疗图像处理技术及应用前景分析随着医学技术的不断发展和进步，医疗图像处理技术也日益成为医学领域研究的焦点和热门话题。
医疗图像处理技术已经渗透到了医学生物学、医学影像学、医学造影技术、医学影像处理等领域。
医疗图像处理技术的应用前景非常广泛，可以为人们提供更准确、更高质量的医疗服务。
一、医疗图像处理技术的基本原理及意义医疗图像处理技术是一种利用计算机技术对人体内部结构进行数字化、分析、处理和显示的技术。
其基本原理是通过将人体内部结构的生物信号转换为数字信号，使用计算机对这些数字信号进行分析、处理和显示。
这样不仅可以有效地提高诊断的准确性和可靠性，还可以方便医疗工作者对患者进行更为全面和精确的观察和检查。
医疗图像处理技术的意义在于，它可以对医学影像进行数字化，从而降低观测误差，提高诊断精度。
医疗图像处理技术不仅可以用于诊断和治疗，还可以用于医学研究以及医学教育等方面，使医学科学的研究能够更快、更准确地发展。
二、医疗图像处理技术的应用领域1、医学影像学在医学影像学领域，医疗图像处理技术可以帮助医生进行较为准确的诊断和治疗。
利用计算机对间接影像（如X光、CT、MRI等）进行数字化处理，去除干扰因素，放大有用的信息，便于医生对患者进行正确的观察和诊断。
2、医疗三维可视化技术利用计算机对医学三维图像的数字化处理，将这些数字信息转换成人体可视化的三维图像。
医疗三维可视化技术也是目前医疗领域非常热门的技术之一。
利用三维可视化技术，医生可以更加准确地诊断病情，同时也方便了患者对疾病的理解和治疗方案的制定和沟通。
3、医学影像识别医疗图像处理技术还可以用于医学影像识别。
医疗影像识别是利用计算机对医学影像的分类识别和定位，以帮助医生对疾病进行更精确的鉴定和治疗。
三、医疗图像处理技术的未来发展方向1、医疗人工智能人工智能技术是医疗图像处理技术未来的一个重要方向。
利用人工智能技术，可以对海量的医学数据进行特征提取和分析，进而对疾病进行预测和诊断。
图像处理技术在医学领域的应用
图像处理技术在医学领域的应用一、引言随着计算机技术的持续发展，图像处理技术逐渐应用于各个领域，使得人们能够获得更为精确、高清晰度的图像数据。
医学领域也不例外，图像处理技术在医学诊断中有着广泛的应用，主要是通过对医学图像进行数字处理和分析使其更加精确。
本文将介绍图像处理技术在医学领域中的应用，主要包括图像增强、分割、识别、三维重建等。
二、图像处理技术图像处理技术是指对图像进行数字化处理的过程，通过对图像的数字信号进行处理，使得图像达到某种特定的需求，常见的图像处理技术有图像增强、分割、识别、三维重建等。
1、图像增强图像增强是指对图像进行数字处理，使其更加清晰、明亮、鲜明，以便更好地显示和分析图像内容。
医学领域中常用的图像增强方法包括灰度变化、空域滤波、频域滤波等。
例如，在X线医学图像中，尤其是CT图像中，由于肿瘤与周围组织的密度较接近，因此画图存在模糊、不清晰的问题。
在这种情况下，可以采用逆滤波、Wiener滤波等方法进行图像增强，从而显示出更加清晰、明亮的图像。
2、图像分割图像分割是指将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内拥有一些特定的特性，以便对其进行进一步的识别和分析。
医学领域中，图像分割应用非常广泛，可以实现对人体器官、组织、病变等区域的精确分析。
例如，对于肝脏的CT图像，可以采用分割技术将肝脏的各个部位分割开来，以便更好地诊断肝脏疾病。
3、图像识别图像识别是指对一幅图像中的特定目标进行识别和分析，以便更好地理解和分析图像内容。
医学领域中，图像识别应用十分广泛，可以实现对人体图像中的肺、血管、骨骼等目标的自动化识别和分析。
例如，对于一幅MRI图像，可以使用图像分割和模式识别技术来识别出属于肿瘤病变或正常组织的区域，以便更好地进行诊断和分析。
4、三维重建三维重建是指将多个二维图像进行数字处理和融合，以生成一个三维物体的模型。
医学领域中，三维重建应用广泛，可以对人体内部器官、结构等进行精确地展示和分析。
图像处理技术在生物医学图像分析中的应用
图像处理技术在生物医学图像分析中的应用随着科技的不断进步和发展，图像处理技术在生物医学领域中发挥着日益重要的作用。
生物医学图像分析是对医学图像进行处理和分析，以获取有关生物医学信息的关键技术。
图像处理技术可以对生物医学图像进行优化、修复、分割和特征提取等操作，帮助医生和研究人员更好地理解和分析生物医学图像。
一、图像处理技术在生物医学图像优化中的应用生物医学图像经常受到噪声和其他失真因素的影响，这会影响医生对图像的准确解读。
图像处理技术可以通过降噪、增加对比度、调整亮度等方法，有效地提高图像质量。
例如，常用的降噪算法包括中值滤波、高斯滤波和小波去噪等方法，这些算法可以帮助去除图像中的噪声，使医生能够更清晰地观察图像中的细节结构。
此外，图像处理技术还能够对图像进行增强，使医生能够更好地观察到图像中的目标区域。
二、图像处理技术在生物医学图像分割中的应用生物医学图像的分割是指将图像中的目标区域与背景区域进行分离。
图像处理技术可以帮助实现自动化和准确的图像分割。
通过图像处理算法，可以根据图像中的像素灰度值、纹理特征和形状信息等对图像进行分割。
例如，基于阈值分割的方法将图像中的像素根据其灰度值与事先设定的阈值进行分类，从而将目标与背景进行分离。
此外，还有基于边缘检测、区域生长和图论等方法，可以根据像素之间的相似性和连通性对图像进行分割。
图像分割技术对于分析肿瘤、器官和组织结构等生物医学图像具有重要的意义。
三、图像处理技术在生物医学图像特征提取中的应用生物医学图像中蕴含着丰富的信息，图像处理技术可以用来提取图像中的有用特征，帮助医生和研究人员对图像进行定量分析。
特征提取旨在提取图像中与疾病诊断和治疗相关的特征。
常用的特征提取方法包括基于灰度直方图的统计特征、纹理特征和形状特征等。
通过提取这些特征，可以从图像中获得更多的信息，为医生提供更准确的决策支持。
例如，在肿瘤的形状特征分析中，可以通过提取肿瘤的边界曲线、轮廓和表面积等特征，帮助医生判断肿瘤的恶性程度和预测患者的生存率。
医学图像处理技术的原理与应用
医学图像处理技术的原理与应用随着科技的不断发展，人们的生活水平得到了极大的提高，医学图像处理技术也愈发成熟。
在医学领域中，图像处理技术已经得到了广泛的应用，无论是在医学检测、治疗还是研究方面都具有非常重要的作用。
那么，医学图像处理技术的原理是什么呢？它又有哪些应用呢？一起来探究一下。
一、医学图像处理技术的原理医学图像处理技术的原理是基于数字图像处理技术和医学科学理论的。
数字图像处理是一种将数字信号转化成数字图像的技术，医学科学理论则包括医学图像的解剖、生理学和病理学等方面的知识，这两者相互结合，就可将数字图像中的信息转化为与医疗相关的信息，使其在医学临床应用中得到了很好的应用。
医学图像处理技术中，主要应用了一些数字图像处理的方法，例如数字图像增强、去噪、边缘检测、分割和特征提取等。
数字图像增强可以提高图像的分辨率和清晰度，去噪可以去除图像中存在的噪声，边缘检测可以准确地提取出图像的边缘信息，分割则可以将图像中不同的部分进行分离，特征提取则可提取出图像中的特征，用于医学诊断。
二、医学图像处理技术的应用1、医学影像诊断医学图像处理常常被用于医学影像诊断中。
医生们通过图像处理软件对患者身体部位进行扫描后，根据图像处理技术所提供的数据来诊断疾病的类型和位置。
比如，在乳腺癌等疾病的检测中，医生可以通过图像处理技术检测出有无异常物质，并进一步确定癌细胞的位置和大小等信息，这对于治疗非常重要。
2、医学科研探索图像处理技术在医学科研探索中也起到了至关重要的作用。
例如，通过对脑部和心脏等器官的影像扫描，科学家可以得到非常精准的数据，在进行医学研究和医疗技术改善方面发挥着很大的作用。
在肿瘤分析方面，科研人员可以通过医学图像处理技术，对癌细胞的生长规律及流行病学特征进行分析，为癌症的早期诊断和治疗提供重要数据和技术支持。
3、虚拟手术和康复训练真正意义上的“虚拟手术”需要医学图像处理技术的支持。
医生们可以通过对患者的身体结构、生理功能和疾病情况等进行扫描，并将相关数据输入到虚拟现实软件中，再进行模拟和操作，从而实现每一位患者的个性化治疗。
图像处理技术在医学领域中的应用研究
图像处理技术在医学领域中的应用研究第一章：绪论近年来，随着信息技术的持续发展，图像处理技术在医学领域得到了广泛的应用。
医学图像处理技术是利用计算机对医学图像进行处理、分析和诊断的一种技术。
医学图像处理技术不仅能准确地检测出患者的病情，而且还能在手术治疗、疾病预防等方面起到重要作用。
本文将从医学图像的获取、医学图像处理的基本方法，以及医学图像处理在不同医学领域的应用等方面探讨医学图像处理技术在医学领域中的应用研究。
第二章：医学图像的获取医学图像的获取是医学图像处理技术的基础。
目前医学图像的获取主要有四种方法：X光成像技术、超声成像技术、核磁共振成像技术和计算机断层扫描技术。
X光成像技术是在利用X射线照射病变组织的同时，使X射线穿透组织在感应屏上留下的影像记录成为二维平面影像。
超声成像技术是利用超声波对人体进行探测，通过对人体组织的反射和吸收能够得出图像。
核磁共振成像技术是利用磁场作用下人体产生的共振的信号来制作图像。
计算机断层扫描技术是将人体横向或纵向切片进行拼接后通过计算机来还原出人体的三维图像。
第三章：医学图像处理的基本方法医学图像处理主要分为两大类：基于区域的医学图像处理和基于特征的医学图像处理。
基于区域的医学图像处理是将图像分割成不同的区域，然后对不同区域采取不同的处理方法。
其主要流程是：首先对图像进行分割，然后对分割得到的区域进行特征提取，最后采用分类器对不同区域进行分类。
基于特征的医学图像处理是在图像全局范围内对图像进行处理。
它通常包括预处理、特征提取和模式分类三个步骤。
预处理通常包括图像平滑化、增强、形态学滤波和噪声去除等操作。
特征提取是指在处理过后的图像中提取出有信息量的特征。
模式分类是指将提取的特征与预定义的模式进行比较，通过分类器完成对图像的分类。
第四章：医学图像处理在不同医学领域中的应用4.1 神经科学医学图像处理技术在神经科学领域中有广泛的应用，主要是用于诊断神经系统疾病以及神经系统结构和功能的研究。
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X I N X I F E N X I L I Y O N G信息分析利用医学图像处理技术与应用分析周光华①李岳峰①孟 群①△关键词医学图像处理技术卫生信息化摘 要新医改以来，卫生信息化建设作为“四梁八柱”之一，得到快速发展，医学图像处理技术作为重要的信息处理手段，其发展和应用推动了卫生信息化建设的开展。
本文概述了医学图像的特性和处理技术的类别，以及近期研究进展。
围绕卫生信息化建设的发展现状，从图像压缩、图像分割、图像融合技术方面综述医学图像处理技术如何在卫生信息化建设中发挥作用，并分析展望医学图像处理技术在卫生信息化建设的背景下的发展前景。
Keywords Medical image processing, Method, Health informationizationAbstract Health informationization is the one of the most part of health care reform, which has developeda lot since 2009. Health informationization was advanced by the development of medical image processing.In this paper, the concept and current development of medical image processing was introduced.Considering the status of health informationization, how medical image compressing, segmentation and fusion influenced was review. The future development of Medical image processing was analysed while health informationization developed.1 引言在卫生信息化快速发展的过程中，计算机技术、网络技术、医学图像处理技术等的发展是其重要的技术支持，并日趋重要。
卫生信息化建设要达到互联互通、资源共享，不可避免的要涉及到有效地处理海量卫生数据的传输、存储以及更为利于临床诊断等问题。
医学图像在现代医学领域中应用日趋广泛[2]，是主要卫生信息资源之一，医学图像处理技术以其在数据传输和共享方面的优势也日益引起卫生管理者、医护人员和研发人员的重视。
本文概述了医学图像的特性和处理技术的类别，以及近期研究进展。
围绕卫生信息化建设的发展现状和医学图像处理技术在推动其发展所发挥的作用，从图像压缩、图像分割、图像融合技术等方面综述医学图像处理技术如何在卫生信息化建设中发挥作用。
旨在为管理者和有关技术研发人员提供参考。
2 医学图像处理技术概述较其他领域，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关① 中华人民共和国卫生部统计信息中心，北京市，100044作者简介：周光华（1985-），男，硕士学位；研究方向：卫生信息管理；E-mail：zhough@。
通讯作者：孟群，男，博士学位，卫生部统计信息中心主任，研究员。
△ 通讯作者性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。
医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别[3]、图像融合等等。
近年来，研发人员将众多领域方法引入应用于医学图像处理，经过不断的改进，处理算法的速度、处理效果得到不同程度的改善。
随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节[4]。
3 医学图像压缩与传输技术推动卫生信息化互联互通进程当前医改步入关键时期，卫生信息海量增加，随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的迅速发展和引入，医学图像处理技术得到了普遍应用。
其中包含的大部分信息是图像信息，为实现互联互通和达到信息的共享，必然涉及到如何解决海量数据存储和传输的问题，因为将这些信息应用于存储、管理、诊断时，需要较长的保存周期，那么就需要具有更大的存储空间，当在不同的区域之间传输这些图像数据时，大量的图像数据对传输网络的带宽有更高要求。
因此医学图像压缩技术的研究对于卫生信息化具有重要的作用。
由于数据之间的相关性，或者人的视觉特性，在医学图像中存在冗余信息，这是实现图像压缩的前提。
图像压缩技术就是通过编码等方法减少描述图像的数据量，亦即比特数，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
对于医学图像，作为医学诊断和疾病治疗的重要依据，确保恢复图像的高保真度和真实性是医学图像压缩首要考虑的因素[5]。
针对医学图像数据的传输所涉及的诸多问题，研究人员提出了相应的框架、算法，并开发了系统，有效地提高了图像数据的传输效率，不同程度上实现了图像的存储和远程医疗中快速传输图像的要求。
从基于IP医学图像传输所涉及的图像传输和流媒体传输控制技术角度入手，研究人员提出了一个总体基本框架，并依此框架为线索，对实时医学图像传输技术研究进展、实时流媒体传输涉及的流量控制、缓冲控制、组包策略、带宽管理等技术的研究进展进行了概括总结和对比[6]。
通过引入可逆整数小波变换、渐进编码和熵编码，研究人员设计了调度算法，提出了一种连续帧医学图像无损渐进传输方案，给出了基于C/S结构的V C实现。
该方案实现简单，确保了数据的有效性，该方法具有较强的实用性[7]。
随着数字化影像技术不断应用于临床，影像诊断报告计算机化、标准化、规范化，已逐步成为医学影像检查科室的必然发展趋势。
研发人员开发了医学影像图文报告系统，其医学图像传输服务模块中借鉴了eFilm Workstation和开放源代码软件在局域网中传输医学图像的方法，该系统被全国几十家基层医院使用一年多来，受到好评。
该系统简洁易用、实用、性价比高，实现了各级医院影像诊断报告的计算机化、标准化、规范化，具有良好的社会效益和很高的推广价值[8]。
4 医学图像分割技术促进医疗信息化技术深入应用随着卫生信息化的发展，医学成像技术得到越来越广泛的应用，为了向临床诊疗和病理学研究提供可靠依据，需要利用医学图像分割来将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，并使分割结果尽可能的接近解剖结构，或从医学图像中提取感兴趣区域。
同时，医学图像处理在特征提取、定量测量以及人体器官三维重建等许多医学图像分析与理解应用中也起着关键作用。
加快医学图像分割技术研究，利于快速、准确的医疗诊断应用，利于信息分析利用X I N X I F E N X I L I Y O N G进一步促进医疗信息化技术的更广泛应用。
为分割出医学图像中的目标区域，党建武等[9]将传统的区域生长算法思想融入到一种轮廓线逼近方法中。
通过定义子区域的相似度准则，利用围绕像素的子区域的统计相似性，作为一个初始多边形轮廓演化的驱动因子，从粗到细，实现了对目标区域的逼近分割，另外算法还具有较好的抗噪性和较高的分割效率。
对于医学图像形态建模过程易产生过分割问题，陈家新等[10]提出了基于各向异性扩散的分水岭分割算法，对原始图像进行自适应各向异性扩散滤波，然后引入多尺度的形态梯度图像作为分水岭变换的参考图像，以突出图像中物体的边界轮廓，平滑具有均匀亮度的区域，然后定义基于边界平均灰度和面积的区域合并准则，对分割后的区域进一步合并。
该算法能有效抑制过分割，具有较强的抗噪声性能，得到的分割结果可以满足医学图像建模的需要。
为充分考虑图像中像素的空间相关性，并同时抑制噪声，研究人员采用马尔可夫随机场（M R F）作为先验模型提取出医学图像的后验能量场，然后采用模糊C均值聚类法找到医学图像的不同组织和背景的聚类中心，再利用二维直方图的方法，找到多阈值分割的各个阈值点进行分割。
该算法进行医学图像分割具有很好的稳健性[11]。
对于传统模糊C均值聚类算法在分割低信噪比图像时准确性较差的问题，一种用于M R图像分割的改进算法MS-FCM被提出。
针对脑部MR图像相邻像素属于同一分类的模糊隶属度相近的特性，在迭代过程中对隶属度数据集进行滤波，以降低噪声对聚类精度的影响[12]。
研究人员针对三维医学图像也做了大量研究工作，提出一种结合Live Wire算法和轮廓插值算法的图像分割算法。
与原Live Wire算法相比，改进算法在不增加算法复杂度的同时，大大提高了图像分割的性能。
为了进一步提高图像的准确性，通过寻求最短搜索路径，另外尽可能地降低搜索的时间复杂度。
将改进的算法与余弦轮廓插值技术相结合，用在病灶组织区域形状变化较大的断层图像（关键层）分割中，算法能快速有效的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体，为医学诊断提供依据[13]。
5 医学图像融合技术提升卫生信息的利用效率不同形式的探测器（如MRI，CT，PET，SPECT等）被广泛用于医学图像采集，医护人员通过这些图像采集设备和技术得到影像，而并不易得到和利用各信源的综合信息，对同一病患医护人员可能需要使用不同设备采集多次信息，这增加了看病成本，也不利于信息共享的实现。
为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，根据多种成像模式提供的信息的互补性，医学图像处理技术可以通过配准使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，并通过融合将配准后图像整合后显示给用户。
医学图像融合是根据需要综合处理多源通道的信息，为有效提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度，利用图像处理和计算机技术等综合多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据，消除多元信道信息之间的冗余和矛盾，增强影像中信息透明度，改善解译的精度、可靠性等，以完整、准确地描述目标信息[14]。
为此研究人员针对配准算法等进行了不断的改进。
针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感，导致配准鲁棒性降低的问题，张少敏等[15]提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法。
该算法在达到良好配准精度的同时，具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性。
通过将谱图理论应用到医学图像配准中并引入特征向量，夏云等[16]提出一种基于拉普拉斯谱的医学图像配准算法，以达到提高配准精确度和计算效率的目的。