外文翻译----数字图像处理和模式识别技术关于检测癌症的应用
数字图像处理技术及其在医学图像中的应用
数字图像处理技术及其在医学图像中的应用数字图像处理技术是对数字图像进行处理和分析的方法，可以通过对图像的像素进行处理来改善图像的质量。
在医学领域，数字图像处理技术可以用于对医学图像进行分析和处理，从而帮助医生更准确地诊断疾病。
数字图像处理技术的基础是数学和计算机科学。
在数字图像处理中，每一张图像都被看作由像素组成的数字矩阵。
通过对这个矩阵进行运算、滤波、去噪等操作，可以改善图像的质量，更好地表达图像中的信息。
在医学图像处理中，常用的数字图像处理技术包括图像增强、图像分割、图像注册、图像配准、智能分析等。
下面将介绍其中几种常用的数字图像处理技术。
1. 图像增强图像增强旨在通过改善图像的亮度、对比度和清晰度等方面来提高图像质量。
对于医学图像，图像增强可以使影像更加清晰，更容易识别图像中的特征。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、滤波和锐化等。
2. 图像分割图像分割是将医学图像中的区域分开，以便更好地分析和处理。
在医学诊断中，图像分割的应用非常广泛。
例如，在 CT 或 MRI 中，医生需要分离出瘤体等异常区域以进行病情分析。
常用的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和形态学操作等。
3. 图像配准图像配准是将不同时间、不同部位、不同成像方式获得的医学图像进行比较和匹配的过程。
图像配准可以用于不同时间取得的 CT 或 MRI 图像进行比较，以便更好地分析病情的发展。
同时，图像配准还可以将不同成像方式的图像进行拼接，以便更好地观察病情。
常用的图像配准方法包括基于特征点的配准和基于强度的配准等。
4. 智能分析智能分析是将数字图像处理技术与人工智能技术相结合，对医学图像进行分析、识别和分类。
例如，在乳腺癌筛查中，可以使用智能分析技术自动识别乳腺钙化或肿块等异常情况。
智能分析技术可以提高诊断的准确性，减少误诊率。
常用的智能分析技术包括卷积神经网络 (CNN)、支持向量机 (SVM)、决策树和深度学习等。
图像处理技术在肺癌诊断中的应用研究
图像处理技术在肺癌诊断中的应用研究一、引言肺癌是全球范围内致死率最高的癌症之一，早期诊断是治疗肺癌的关键之一。
随着人工智能和图像处理技术的不断发展，图像处理技术在肺癌诊断中的应用也在不断地被研究和探索。
本文将对图像处理技术在肺癌诊断中的应用进行简要介绍和探讨。
二、肺癌的背景知识肺癌是发生在肺部的一种恶性肿瘤，世界卫生组织根据癌细胞的类型将其分为两种基本类型：小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)。
据统计，肺癌的死亡率占所有癌症的27%，且5年生存率仅为18%。
肺癌患者筛查中最重要的方法是通过组织活检或者影像学用放射学技术进行筛查，以便在早期发现。
三、图像处理技术在肺癌诊断中的应用1、计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)计算机断层扫描和磁共振成像是目前常用的肺癌影像学诊断技术。
计算机断层扫描是将肺部切面成多个层次，生成影像，以确定肺癌的位置和大小；而磁共振成像则被用于在体内生成三维图像、用于检测肺癌并排除结节为恶性肿瘤。
这些影像数据可以被用于诊断和预测肺癌的病程。
这些技术已被自动化和智能化处理，大幅度提高了肺癌的检测和诊断精确度，并且提高了手术治疗的精准度。
2、图像分析技术在计算机断层扫描和磁共振成像技术的基础上，图像处理技术可以实现更为精细的图像分析。
基于图像分析的技术可以绘制肿瘤轮廓，分析肿瘤形态，以及进行非小细胞肺癌的远端转移检测。
这些技术包括统计手段、模糊集理论、经验模态分解以及小波变换等，可以被用于在肺癌影像学诊断中发现更小的病灶和纹理特征。
3、人工智能技术除了基于传统的图像处理技术，人工智能技术也被用于肺癌影像学检测。
如深度学习，很多研究表明，基于深度神经网络的算法可以实现良恶性肺部结节判断，并且对非小细胞肺癌的识别和分析具有很强的精确性。
近年来，由于计算机的性能和存储能力的提高，深度学习的应用也愈发广泛。
四、结论总的来说，图像处理技术和人工智能技术在肺癌诊断中的应用使得肺癌的检测和诊断更为精确，帮助医生在早期发现病灶，提高了治愈率，对肺癌的预防和治疗都具有很大的意义。
模式识别技术在医学图像处理中的应用
模式识别技术在医学图像处理中的应用随着人工智能和数据处理技术的迅猛发展，模式识别技术在医学图像处理中的应用也越来越广泛。
模式识别技术能够自动分析和识别医学图像中的不同结构和特征，从而提高医生的诊断准确性和效率。
本文将介绍模式识别技术在医学图像处理中的应用现状和未来趋势。
一、什么是模式识别技术？模式识别技术是指通过计算机程序学习识别模式和规律的方法。
在医学图像处理中，模式识别技术可以通过学习和分析医学图像中的特征和结构，自动识别并分类不同类型的组织和病变。
模式识别技术主要包括分类、聚类、降维等算法，可以根据不同领域和应用，选择适合的算法和模型进行医学图像分析。
二、模式识别技术在医学图像处理中的应用现状1. 肿瘤诊断肿瘤的早期诊断对患者的治疗和康复至关重要。
传统的肿瘤诊断主要依靠医生根据医学图像进行判断，但是由于肿瘤形态和位置的复杂性，诊断难度较大。
近年来，利用模式识别技术对医学图像进行分析和诊断的方法得到了广泛的应用。
例如，可以通过模式识别技术自动检测和诊断乳腺癌、肺癌等，从而提高准确性和效率。
2. 心脏病诊断心脏病在现代社会中呈现出愈发严重的趋势。
心脏病的复杂性和多样性是诊断和治疗的主要挑战之一。
而通过模式识别技术对心脏病医学图像的分析和诊断，可以帮助医生准确地评估心脏病的类型和严重程度。
例如，可以利用模式识别技术对心脏病的心血管系统进行分析和诊断，从而判断病情的积极和消极情况。
3. 脑部疾病诊断脑部疾病的复杂性和多样性常常使诊断变得十分困难，而这是一件非常危险的事情，因为不能及时发现的病情可能会造成严重的后果。
现代医学技术和模式识别技术的结合可以帮助医生从医学图像中读取和分析脑部疾病的结构和特征。
例如，可以利用模式识别技术对脑卒中、脑白质病、脑瘤等进行诊断和分类，从而及时发现疾病并选择正确的治疗方案。
三、模式识别技术在医学图像处理中的未来趋势随着科技的不断进步和千禧一代的崛起，人工智能、大数据、云计算等新技术为医学图像处理的发展带来了更多的机会和挑战。
数字图像处理 外文材料翻译
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数字图像处理在医学中的应用
数字图像处理在医学中的应用随着科技的不断进步，数字图像处理在医学领域的应用日益广泛。
数字图像处理技术结合医学技术，使医学影像得以准确显示和分析，为医生提供了更多的辅助诊断手段。
本文将探讨数字图像处理在医学中的应用。
首先，数字图像处理在医学影像诊断中起到了至关重要的作用。
医学影像诊断通过对X光、MRI、CT等影像的观察和分析来判断病变的位置、性质和程度。
然而，由于医学影像的质量和数量庞大，并且存在多种扰动因素，医生的观察和分析工作面临很大的挑战。
数字图像处理技术可以通过去噪、增强、分割等手段来改善图像质量，使医生能够更清晰地观察到病变区域，准确诊断疾病。
其次，数字图像处理在医学中的应用还包括医学影像的三维重建。
传统的医学影像往往只能提供二维投影图像，无法直观地显示病变的立体结构。
数字图像处理技术通过多幅二维图像的处理和融合，可以重建出病变的三维模型。
这不仅有助于医生更好地理解疾病的形态和分布，还可以为手术操作提供更精确的导航和规划。
此外，数字图像处理在医学中还广泛应用于图像分析和模式识别。
医学影像中的病变往往表现为局部区域的形变、颜色变化等。
传统的人工分析方法需要医生对大量的病变图像进行观察和比对，效率低且容易出错。
数字图像处理技术可以自动提取病变的特征，并通过模式识别算法进行分类和定位。
这使得医生能够更快速地对病变进行分析和诊断，提高工作效率和准确性。
最后，数字图像处理在医学中的应用还包括医学影像的存储和共享。
传统的医学影像以胶片形式存在，不仅存储不便，而且难以与其他医疗机构共享。
数字图像处理技术可以将医学影像数字化，存储在电脑网络系统中，使得医生可以随时随地访问和共享医学影像。
这对于医生之间的合作诊断和医疗资源的优化配置具有重要意义。
综上所述，数字图像处理在医学中的应用不仅改善了医学影像的质量，提高了医生的诊断能力，还扩展了医学影像的功能和应用范围。
然而，数字图像处理技术还面临着许多挑战，例如影像处理算法的复杂性、数据安全和隐私保护等问题。
数字图像处理技术在医学影像分析中的应用
数字图像处理技术在医学影像分析中的应用随着科学技术的不断发展，数字图像处理技术在医学影像分析中逐渐被广泛应用，成为医学临床诊断中不可缺少的工具之一。
数字图像处理技术是一种基于计算机视觉的技术，可以对医学影像进行数字化处理，并提取出对医生诊断有帮助的信息。
本文将详细介绍数字图像处理技术在医学影像分析中的应用。
一、影像处理的基本步骤影像处理是数字图像处理技术的主要应用领域之一。
医学影像处理包括图像采集、数字化、预处理、特征提取、分类和诊断等多个步骤。
其中，数字化和预处理是医学影像分析的核心部分。
数字化是将医学影像转化为数字信号，以便于计算机处理。
数字化的主要目的是将连续的灰度级转化为离散的数字，使得医学影像可以被存储在计算机中，方便医生随时进行查看和诊断。
预处理是将数字化的医学影像进行滤波、增强、去噪等操作，以提高图像质量和增强图像特征。
预处理的主要目的是去除背景噪声、增强图像对比度、平滑图像边缘等。
二、数字图像处理在医学影像分析中的应用数字图像处理技术在医学影像分析中的应用非常广泛，主要涉及到肿瘤检测、骨骼疾病诊断、心血管病变诊断等多个方面。
1.肿瘤检测肿瘤是医学影像分析中一个非常重要的方面。
数字图像处理技术可以通过特征提取、分类等技术来识别和分析肿瘤的大小、形状、位置、致密度等信息。
例如，数字图像处理技术可以对CT扫描影像中的肺癌病灶进行三维重建和分割，以便帮助医生更准确地定位病灶位置。
2.骨骼疾病诊断数字图像处理技术可以通过对X射线影像的数字化和处理，更准确地分析和诊断骨骼疾病。
例如，对于骨折患者，数字图像处理技术可以检测骨折的位置、角度和长度等信息，以指导医生进行手术治疗。
此外，数字图像处理技术还可以应用于关节疾病的诊断和治疗。
3.心血管病变诊断心血管病变是医学影像分析中的另一个关键领域。
数字图像处理技术可以通过对超声、X射线等影像的准确分析，以及对心脏肌肉、血管结构的可视化建模，帮助医生更准确地诊断并选择治疗方案。
基于数字图像处理的肿瘤检测系统
基于数字图像处理的肿瘤检测系统 数字图像处理是一项重要的技术，它在许多领域都有广泛应用。其中，医学领域也不例外。通过数字图像处理技术，可以对医疗影像进行处理和分析，帮助医生更准确地诊断并治疗疾病。而在肿瘤检测领域，数字图像处理更是发挥了重要作用。
肿瘤是一种常见的疾病，它对人体健康会造成极大的威胁。而肿瘤的早期检测和及时治疗，则是预防肿瘤的最佳方法。目前，一些新型的肿瘤检测系统已经开始使用数字图像处理技术，可以更准确地检测和诊断肿瘤。
数字图像处理技术的应用主要分为三个步骤：图像获取、图像处理和图像分析。在肿瘤检测系统中，数字图像处理技术主要应用于图像处理和分析两个方面。
首先，图像处理。图像处理是数字图像处理的基础，也是肿瘤检测系统的重要环节。当医生进行拍摄患者的医学影像时，由于各种因素，如摄像机的分辨率、照射光线的强度等，会使得图像中出现噪声、模糊、亮度不均等问题，从而影响诊断结果的准确性以及可靠性。而数字图像处理技术，可以针对这些问题进行处理。
例如，对于肿瘤检测系统中的病理切片图像，由于切片过程中的不规则切割或者破损，受到染色不均和图像分辨率等因素影响，往往会导致图像边缘不清、颜色失真、噪声干扰等情况。在进行处理时，首先要对图像进行预处理，过滤一些噪声，比如在 OCR 技术中，可以通过调整图像对比度、增强图像的清晰度和灰度平衡等方式，将原始图像进行采集、分割和修复，以便后续的分析。同时，在处理后的图像中，我们也能够清晰地观察到细胞和组织的结构，进而更准确地诊断患者的肿瘤情况。
其次，图像分析。对于多幅病理图像，肿瘤检测系统中最重要的任务是对其进行分析的分类处理，以便根据这些分类标准评价和诊断患者的肿瘤情况。在这个过程中，数字图像处理技术起到了至关重要的作用。 例如，在深度学习算法中，我们使用卷积神经网络完成训练，在训练完成后通过测试进一步确定算法的有效性。首先将原始图像输入到神经网络模型中，经过多个卷积和池化层的处理后，可以得到高级的特征表达，并将其送入全连接层进行分类或新特征提取。在此过程中，通过对患者肿瘤图像的分析，可以用一些特征来表达图像，这些特征可以是指定区域内的像素、纹理、显著度或图像中的许多局部特征等。
数字图像处理及其在医学影像中的应用
数字图像处理及其在医学影像中的应用数字图像处理（digital image processing）是一种利用计算机和数字处理技术来处理图像的技术。
它包括数字化、图像增强、图像分割、图像识别、图像复原等一系列处理过程。
近年来，数字图像处理在医学影像中的应用越来越广泛，为医学诊断提供了更为准确和有效的手段。
数字化是数字图像处理的基础，也是医学影像的数字化过程的第一步。
数字化过程将模拟世界中的连续图像转换为数字图像，使得医学影像可以被计算机识别、处理和储存。
此外，数字化还可以减少图像中的噪声和失真，提高影像的质量和可视性。
图像增强是数字图像处理中的一个重要步骤，它通过增强图像的局部对比度、亮度、清晰度等来改善图像的质量。
在医学影像中，图像增强常被用于CT、MRI等影像的强化，使得医生可以更清晰地看到病变部位。
此外，图像增强还可以对皮肤、毛发等细节进行增强，以便于病变的准确诊断。
图像分割是将一个复杂的图像分成多个小块的过程。
在医学影像中，图像分割可以将肿瘤、器官等病变区域从正常组织中分离出来，以便于医生进行更精准的诊断和手术。
图像分割常用的算法包括区域生长、边缘检测和聚类分析等。
图像识别是通过计算机自动判断图像中所含信息的能力。
在医学影像中，图像识别可以自动识别肿瘤、器官等特定区域，提高医生的诊断效率和准确性。
目前，基于深度学习的图像识别算法已经被应用到医学影像中，取得了显著的效果。
图像复原是指通过对损坏图像进行修复，恢复其原始状态的过程。
在医学影像中，图像复原可以恢复图像中因多种因素导致的失真和瑕疵，如雪花噪声、模糊等。
图像复原常用的算法包括逆滤波、限幅恢复和最小二乘等。
总的来说，数字图像处理技术为医学影像的提高了准确性和有效性，对医学诊断和治疗起到了重要的作用。
未来，数字图像处理技术将会越来越广泛地应用到医学影像中，为病患者提供更为精准和便捷的医疗服务。
数字图像处理技术在医学影像诊断中的应用
数字图像处理技术在医学影像诊断中的应用第一章：引言数字图像处理技术是一种将数字计算机技术应用于图像处理的技术。
数字图像处理技术具有实时性、高精度、可计算、完全数字化等特点，这使得它在医学影像诊断中得到了广泛的应用。
在医学影像诊断中，数字图像处理技术不仅可以提高医生的诊断效率和诊断准确率，还可以为医生提供高质量的影像数据，从而为治疗方案制定提供帮助。
本文将就数字图像处理技术在医学影像诊断中的应用进行探讨，分别从以下几个方面进行介绍。
第二章：数字图像的获取与处理数字图像的获取是以数字技术为基础的，具有简单、安全、快速等优点。
医学影像诊断中主要应用的数字图像包括CT、Magnetic Resonance Imaging（MRI）、X光等影像。
可以根据不同的检查目的选择不同的数字图像，同时数字图像获取设备也采用了高像素、高清晰度的影像设备。
将获取的数字图像进行处理是数字图像处理技术应用的核心内容。
常用的数字图像处理方法包括：滤波、分割、变换、重建等。
其中滤波是针对数字图像噪声处理的方法，常用的滤波方法包括中值滤波、平均滤波等。
分割是将数字图像中的物体分离的方法，常用的分割方法包括基于阈值和基于区域的分割方法。
变换是将数字图像变换到另一种表示形式的方法，常用的变换包括傅里叶变换、小波变换等。
重建是根据被测物体的相关信息对图像进行恢复的方法，常用的重建方法有全息重建、传输-逆传输重建等。
第三章：数字图像的诊断应用数字图像处理技术在医学影像诊断中的应用主要包括以下几个方面：1.医学图像分析：数字图像处理技术可以将医学影像中的信息进行快速、准确的分析和诊断。
例如，针对CT影像中的病变区域进行分离，对MRI影像进行计算机辅助诊断等。
2.医学图像重建：数字图像处理技术可以根据被测物体的相关信息对图像进行恢复，从而提高影像重建的准确度。
例如，使用传输-逆传输重建技术重建超声图像，可以提高其质量。
3.医学图像分割：数字图像处理技术可以对医学影像中的不同组织进行分割，提高图像的诊断准确度。
图像识别技术在癌症诊断中的应用研究
图像识别技术在癌症诊断中的应用研究一、引言目前，癌症已经成为了世界范围内的一个重要健康问题，其诊治早已成为了医学界关注的重点。
而在诊断中，图像识别技术已经被广泛应用，对于癌症的发现、诊断和治疗起到了重要的作用。
本文将详细介绍图像识别技术在癌症诊断中的应用研究，希望能够为相关从业者提供一些参考和启示。
二、背景知识癌症是一种严重的疾病，其发病原因多种多样。
而导致癌症的原因中，遗传基因突变是其中最为重要的一个因素之一。
遗传基因突变会改变正常细胞的生长和增殖方式，从而导致癌细胞的产生。
在癌症诊断中，常用的手段是通过形态学图像来判定细胞的形态学特征，从而进行判断。
但是，对于细微的影像特征变化判断，需要较高的专业性和精度，难以做到全面、准确。
而图像识别技术的应用，能够有效缓解这一难题。
基于机器学习技术，它能够对大量的形态学像素特征进行处理，并通过算法和模型最大限度地提高判断的准确率和可信度。
具体而言，图像识别技术能够通过从大量数据中学习模式，来检测肿瘤的细微变化，从而达到更准确的癌症早期诊断和治疗效果评估。
三、图像识别技术在癌症诊断中的应用在癌症诊断中，图像识别技术的应用主要体现在以下几个方面：1、乳腺癌诊断在乳腺癌诊断中，图像识别技术是目前最为主流的一种诊断手段。
通过对于数字化乳腺X光片的分析，机器学习技术能够从中发现诸如雀斑、微钙化、肿块等问题，并及时进行诊断，从而提高治疗效果。
同时，在模拟放射科医生的情况下，机器学习技术还能够在较短的时间内判断肿块的恶性程度。
2、CT扫描图像诊断在CT扫描图像诊断中，机器学习算法能够通过学习大量的CT扫描数据，来找出所属的正常或恶性年龄和性别。
另外，机器学习技术还能够通过学习来确定不同组织的密度、血液灌注程度、环和裂隙等，便于识别肿瘤位置和边缘等问题。
3、病理图像解析在癌症病理学研究中，图像识别技术也发挥了重要作用。
针对肿瘤类型和形态等关键因素的评估，将使得机器学习算法针对病理图像数据更加精准。
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引言英文文献原文Digital image processing and pattern recognition techniques for the detection of cancerCancer is the second leading cause of death for both men and women in the world , and is expected to become the leading cause of death in the next few decades . In recent years , cancer detection has become a significant area of research activities in the image processing and pattern recognition community .Medical imaging technologies have already made a great impact on our capabilities of detecting cancer early and diagnosing the disease more accurately . In order to further improve the efficiency and veracity of diagnoses and treatment , image processing and pattern recognition techniques have been widely applied to analysis and recognition of cancer , evaluation of the effectiveness of treatment , and prediction of the development of cancer . The aim of this special issue is to bring together researchers working on image processing and pattern recognition techniques for the detection and assessment of cancer , and to promote research in image processing and pattern recognition for oncology . A number of papers were submitted to this special issue and each was peer-reviewed by at least three experts in the field . From these submitted papers , 17were finally selected for inclusion in this special issue . These selected papers cover a broad range of topics that are representative of the state-of-the-art in computer-aided detection or diagnosis(CAD)of cancer . They cover several imaging modalities(such as CT , MRI , and mammography) and different types of cancer (including breast cancer , skin cancer , etc.) , which we summarize below .Skin cancer is the most prevalent among all types of cancers . Three papers in this special issue deal with skin cancer . Y uan et al. propose a skin lesion segmentation method. The method is based on region fusion and narrow-band energy graph partitioning . The method can deal with challenging situations with skin lesions , such as topological changes , weak or false edges , and asymmetry . T ang proposes a snake-based approach using multi-direction gradient vector flow (GVF) for the segmentation of skin cancer images . A new anisotropic diffusion filter is developed as a preprocessing step . After the noise is removed , the image is segmented using a GVF1snake . The proposed method is robust to noise and can correctly trace the boundary of the skin cancer even if there are other objects near the skin cancer region . Serrano et al. present a method based on Markov random fields (MRF) to detect different patterns in dermoscopic images . Different from previous approaches on automatic dermatological image classification with the ABCD rule (Asymmetry , Border irregularity , Color variegation , and Diameter greater than 6mm or growing) , this paper follows a new trend to look for specific patterns in lesions which could lead physicians to a clinical assessment.Breast cancer is the most frequently diagnosed cancer other than skin cancer and a leading cause of cancer deaths in women in developed countries . In recent years , CAD schemes have been developed as a potentially efficacious solution to improving radiologists’diagnostic accuracy in breast cancer screening and diagnosis . The predominant approach of CAD in breast cancer and medical imaging in general is to use automated image analysis to serve as a “second reader”, with the aim of improving radiologists’diagnostic performance . Thanks to intense research and development efforts , CAD schemes have now been introduces in screening mammography , and clinical studies have shown that such schemes can result in higher sensitivity at the cost of a small increase in recall rate . In this issue , we have three papers in the area of CAD for breast cancer . Wei et al. propose an image-retrieval based approach to CAD , in which retrieved images similar to that being evaluated (called the query image) are used to support a CAD classifier , yielding an improved measure of malignancy . This involves searching a large database for the images that are most similar to the query image , based on features that are automatically extracted from the images . Dominguez et al. investigate the use of image features characterizing the boundary contours of mass lesions in mammograms for classification of benign vs. Malignant masses . They study and evaluate the impact of these features on diagnostic accuracy with several different classifier designs when the lesion contours are extracted using two different automatic segmentation techniques . Schaefer et al. study the use of thermal imaging for breast cancer detection . In their scheme , statistical features are extracted from thermograms to quantify bilateral differences between left and right breast regions , which are used subsequently as input to a fuzzy-rule-based classification system for diagnosis.Colon cancer is the third most common cancer in men and women , and also the third mostcommon cause of cancer-related death in the USA . Y ao et al. propose a novel technique to detect colonic polyps using CT Colonography . They use ideas from geographic information systems to employ topographical height maps , which mimic the procedure used by radiologists for the detection of polyps . The technique can also be used to measure consistently the size of polyps . Hafner et al. present a technique to classify and assess colonic polyps , which are precursors of colorectal cancer . The classification is performed based on the pit-pattern in zoom-endoscopy images . They propose a novel color waveler cross co-occurence matrix which employs the wavelet transform to extract texture features from color channels.Lung cancer occurs most commonly between the ages of 45 and 70 years , and has one of the worse survival rates of all the types of cancer . Two papers are included in this special issue on lung cancer research . Pattichis et al. evaluate new mathematical models that are based on statistics , logic functions , and several statistical classifiers to analyze reader performance in grading chest radiographs for pneumoconiosis . The technique can be potentially applied to the detection of nodules related to early stages of lung cancer . El-Baz et al. focus on the early diagnosis of pulmonary nodules that may lead to lung cancer . Their methods monitor the development of lung nodules in successive low-dose chest CT scans . They propose a new two-step registration method to align globally and locally two detected nodules . Experments on a relatively large data set demonstrate that the proposed registration method contributes to precise identification and diagnosis of nodule development .It is estimated that almost a quarter of a million people in the USA are living with kidney cancer and that the number increases by 51000 every year . Linguraru et al. propose a computer-assisted radiology tool to assess renal tumors in contrast-enhanced CT for the management of tumor diagnosis and response to treatment . The tool accurately segments , measures , and characterizes renal tumors, and has been adopted in clinical practice . V alidation against manual tools shows high correlation .Neuroblastoma is a cancer of the sympathetic nervous system and one of the most malignant diseases affecting children . Two papers in this field are included in this special issue . Sertel et al. present techniques for classification of the degree of Schwannian stromal development as either stroma-rich or stroma-poor , which is a critical decision factor affecting theprognosis . The classification is based on texture features extracted using co-occurrence statistics and local binary patterns . Their work is useful in helping pathologists in the decision-making process . Kong et al. propose image processing and pattern recognition techniques to classify the grade of neuroblastic differentiation on whole-slide histology images . The presented technique is promising to facilitate grading of whole-slide images of neuroblastoma biopsies with high throughput .This special issue also includes papers which are not derectly focused on the detection or diagnosis of a specific type of cancer but deal with the development of techniques applicable to cancer detection . T a et al. propose a framework of graph-based tools for the segmentation of microscopic cellular images . Based on the framework , automatic or interactive segmentation schemes are developed for color cytological and histological images . T osun et al. propose an object-oriented segmentation algorithm for biopsy images for the detection of cancer . The proposed algorithm uses a homogeneity measure based on the distribution of the objects to characterize tissue components . Colon biopsy images were used to verify the effectiveness of the method ; the segmentation accuracy was improved as compared to its pixel-based counterpart . Narasimha et al. present a machine-learning tool for automatic texton-based joint classification and segmentation of mitochondria in MNT-1 cells imaged using an ion-abrasion scanning electron microscope . The proposed approach has minimal user intervention and can achieve high classification accuracy . El Naqa et al. investigate intensity-volume histogram metrics as well as shape and texture features extracted from PET images to predict a patient’s response to treatment . Preliminary results suggest that the proposed approach could potentially provide better tools and discriminant power for functional imaging in clinical prognosis.We hope that the collection of the selected papers in this special issue will serve as a basis for inspiring further rigorous research in CAD of various types of cancer . We invite you to explore this special issue and benefit from these papers .On behalf of the Editorial Committee , we take this opportunity to gratefully acknowledge the autors and the reviewers for their diligence in abilding by the editorial timeline . Our thanks also go to the Editors-in-Chief of Pattern Recognition , Dr. Robert S. Ledley and Dr.C.Y. Suen , for their encouragement and support for this special issue .英文文献译文数字图像处理和模式识别技术关于检测癌症的应用世界上癌症是对于人类（不论男人还是女人）生命的第二杀手。