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医学图像处理技术的原理与方法一、医学图像处理技术的原理医学图像处理技术是现代医学领域中的重要研究方向之一，其原理主要包括图像获取、预处理、特征提取与选择等几个方面。
1. 图像获取医学图像获取是医学图像处理的基础，其目的是获得患者病变的内部结构和外观形态。
常用的医学图像获取方法包括X射线成像、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和超声成像等。
不同的成像方式使用不同的物理原理和仪器设备，以可视化患者内部信息并采集影像数据。
2. 图像预处理由于实际采集到的医学图像受到噪声干扰、低对比度等问题影响，需要进行预处理来提高图像质量。
常用的预处理方法包括去噪、增强对比度、减少伪影等。
去噪操作通过滤波器消除噪声信号，增强对比度可以使图像更加清晰，即便显示潜在病变。
此外，在预处理过程中还需要进行图像配准，即将多幅不同时间段或不同成像方式的图像对齐，以便在后续处理中更准确地分析患者病情。
3. 特征提取与选择特征提取是医学图像处理的核心环节之一。
通过对医学图像中具有辨别力的特征进行提取，可以帮助医生诊断和判读疾病。
常见的特征包括形态、纹理、强度值等。
形态特征描述了目标物体的几何属性；纹理特征描述了目标物体的细微结构；强度值特征描述了目标物体在灰度上的变化情况。
选择恰当的特征可以增强分类和分割效果，并降低计算复杂性。
二、医学图像处理技术的方法在医学图像处理领域，目前广泛应用的方法包括图像分割、分类和重建等。
1. 图像分割图像分割是将医学图像中不同组织或物体分离开来的过程。
常见的分割方法有阈值法、区域生长法、边缘检测法等。
阈值法基于图像灰度信息，根据设定的阈值将亮度大于或小于阈值的区域分割出来。
区域生长法从已知的种子点开始，根据相似性度量逐渐扩展分割区域。
边缘检测法通过检测图像中亮度值变化剧烈的地方来进行分割。
2. 图像分类图像分类是对医学图像中的特定类别进行识别和归类的过程。
常用的方法有基于机器学习的分类算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等。
图像处理技术在医学诊断中的应用分析引言：随着科技的快速发展，图像处理技术在医学领域得到了广泛的应用。
利用图像处理技术，医疗专业人士能够更加准确地进行疾病诊断、监测和治疗。
本文将对图像处理技术在医学诊断中的应用进行分析，并详细讨论其优点和挑战。
一、医学图像处理技术概述医学图像处理技术是指通过使用计算机算法对医学图像进行处理和分析的过程。
医学图像包括X射线、CT扫描、MRI和超声图像等。
图像处理技术包括图像增强、图像分割、特征提取和模式识别等。
通过这些技术，医生可以更加清晰地观察疾病病变部位、判断疾病类型、评估治疗效果等。
二、图像处理技术在医学诊断中的应用1. 图像增强图像增强是通过调整图像亮度、对比度或者去除噪声等方式，改善医学图像的质量以提供更清晰的信息。
例如，对于X射线图像，可以通过增强软骨的对比度来更准确地检测关节炎或骨折等疾病。
而对于MRI图像，可以降低噪声水平，提高图像的分辨率，从而更好地观察神经系统疾病的病变。
2. 图像分割图像分割是将医学图像中感兴趣的区域单独提取出来的过程。
通过图像分割，医生可以更准确地测量病变区域的大小、形状和位置等。
例如，对于肺部CT图像，分割算法可以定位和量化肿瘤的大小，从而帮助医生制定个体化的治疗方案。
3. 特征提取特征提取是将医学图像中的关键信息提取出来的过程，以帮助医生进行疾病诊断和治疗。
通过特征提取，可以自动测量关键指标，如心脏功能、血管形态和脑部结构等。
例如，在眼底图像中，可以利用特征提取算法自动测量出黄斑区域的直径，通过与正常数据库进行比较，帮助医生诊断黄斑变性等眼部疾病。
4. 模式识别模式识别是通过训练和学习算法，自动将医学图像分类为特定的疾病类型。
通过与已知的医学图像库进行比较，模式识别算法可以辅助医生进行疾病诊断。
例如，对于乳腺X射线图像，模式识别算法可以准确识别出潜在的恶性病变，帮助医生提高诊断准确性和早期治疗。
三、图像处理技术的优点1. 诊断准确性提高利用图像处理技术，医生可以更加清晰地观察和分析医学图像，从而提高诊断准确性。
医学图像处理技术在临床诊断中的应用医学图像处理技术是指应用计算机科学和图像处理技术来分析和处理医学图像。
这些图像可以来自各种不同的医学成像设备，如X射线、核磁共振（MRI）、计算机断层扫描（CT）和超声波等。
医学图像处理技术在临床诊断中的应用已经取得了显著的进展，并在医学领域发挥了重要作用。
首先，医学图像处理技术广泛应用于疾病的早期诊断。
通过对医学图像进行处理和分析，医生可以更准确地检测和诊断各种疾病。
例如，在乳腺癌的早期诊断中，医学图像处理技术可以帮助医生检测和分析微小的肿瘤，并进行更精确的病灶测量。
这有助于提高乳腺癌的早期发现率，并采取更及时和有效的治疗措施。
其次，医学图像处理技术可以用于辅助手术和治疗计划。
通过对患者的医学图像进行处理和分析，可以为医生提供更详细的解剖结构信息，帮助他们制定更准确的手术计划。
例如，在颅脑手术中，医学图像处理技术可帮助医生确定手术目标和路径，并提供可视化的导航引导。
这可以大大减少手术的风险和创伤，并提高手术的成功率。
另外，医学图像处理技术也可以用于监测疾病的进展和治疗效果。
通过对连续的医学图像进行处理和比较分析，可以更好地了解疾病的发展过程，并评估治疗效果。
例如，在癌症治疗中，医学图像处理技术可以帮助医生定量地评估肿瘤的缩小程度，以及判断是否存在转移病灶。
这为医生调整治疗方案提供了依据，同时也有助于患者更好地了解疾病的进展和治疗效果。
此外，医学图像处理技术还可以用于辅助医学研究和教育。
通过对大量的医学图像进行处理和统计分析，可以获得更可靠和客观的研究结果。
这为医学研究提供了更多的依据，并有助于推动医学科学的发展。
同时，医学图像处理技术可以模拟各种疾病和病理过程，为医学教育提供可视化和交互式的教学工具。
这使得学生能够更好地理解疾病的本质和诊断方法。
总之，医学图像处理技术在临床诊断中的应用是不可忽视的。
它不仅可以提高疾病的早期诊断率，辅助手术和治疗计划，监测疾病进展和治疗效果，还可以促进医学研究和教育的发展。
医学图像处理技术是一种非常重要的技术，它可以提供更准确和详细的对身体不同组织、器官及其功能的描述和分析。
广泛应用于各种医疗诊断和治疗领域。
在中，计算机视觉和数字信号处理被广泛应用于分析、处理和解释图像数据。
这些技术在临床工作中起着至关重要的作用，近年来也在技术上不断地发展和完善。
能够在非侵入性的情况下，为医生提供更全面、准确和有用的信息，帮助医生诊断和治疗疾病。
这项技术主要包括医学图像的获取和医学图像的处理两个方面。
医学图像的获取是指采用医学成像设备，比如X光机、核磁共振、CT、超声等各种成像设备，对病人身体进行成像。
随着科学技术的不断发展，这些成像设备的分辨率和精度不断提高，同时对病人身体造成的影响也越来越小。
这使得医生可以在不造成任何损伤的情况下，获得人体内部的详细信息。
医学图像的处理是指借助计算机技术对所获得的医学图像进行处理、重建、增强，以便医生对疾病进行准确的诊断和治疗。
包括医学图像的分割、特征提取、分类、聚类、检测、诊断、分析等。
其中，医学图像的特征提取是医学图像处理的核心技术之一。
它主要是将医学图像中的重要特性提取出来，以便更好的了解疾病的特性和病人身体的状态。
这个过程中主要采用了图像处理方法和机器学习方法来实现。
在中，另一个关键性质是医学图像的分析。
医学图像分析旨在提取医学图像中的隐含信息，并将其转化为人们可以理解的形式，以辅助医生进行诊断和治疗。
医学图像分析可以帮助医生快速准确地定位疾病和病变的位置和范围，并分析病灶的形态、密度、大小、位置和数量等信息。
该技术的发展对于医学领域的进步有着至关重要的作用。
的应用可以分为两大类：医学成像和医学影像分析。
医学成像是将人体内部的信息通过各种成像设备直接呈现在人类视野中。
通过医学成像技术，医生可以更直观地观察人类身体内部情况，找到异常情况。
医学影像分析是将医学图像数据转化为可供计算机处理的数字图像，通过计算机分析得出病人身体内部的信息。
这项技术可以提供更精确和全面的信息，并可进一步提高诊断和治疗水平。
医学图像处理技术及应用医学图像处理技术是一种可在医疗领域中广泛应用的技术，可以帮助医生更好地理解病情，诊断疾病，并制定更有效的治疗计划。
本文将深入探讨医学图像处理技术的基础知识、技术发展、应用领域等方面。
一、医学图像处理技术基础医学图像处理技术是一种计算机技术，使用数字图片处理算法和图像分析方法，将医疗图像转换为数字数据，从而为医生提供更多关于疾病的详细信息。
医学图像处理技术首先需要将人体扫描成数字图像，这通常是通过计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）或正电子发射计算机断层扫描（PET CT）完成的。
医学图像处理技术的基础是健康的数字图像，这些图像需要经过一些基本处理技术来处理出更好的图像效果。
这些基本的处理技术包括：图像预处理、图像增强和图像编码。
图像预处理技术包括对图像进行降噪、平滑、锐化等操作。
图像增强技术则是通过调整亮度、对比度、色调和饱和度改善图像质量，从而使得医生更加容易分析。
图像编码技术将数字图像压缩和存储在计算机中，使医生可以方便地在需要时查看和处理这些图像。
二、医学图像处理技术发展历程医学图像处理技术在过去的几十年中取得了显著的进展。
早期的医学图像处理是基于人工处理和图像分析技术，但是随着计算机技术的发展，图像处理算法的自动性和速度得到了提高，医学图像处理技术也得到了显著的发展。
MRI和CT扫描成像技术的发展和改进是医学图像处理技术能够发展的主要原因。
人工智能技术也为医学图像处理技术的发展提供了支持。
例如深度学习算法可以帮助医生在数百个元素中分辨出正确的诊断结果。
三、医学图像处理技术应用领域医学图像处理技术在医疗领域中被广泛应用，已经成为了现代医学技术中不可缺少的一部分。
医学图像处理技术应用领域包括但不限于心血管、乳腺、胃肠道、神经、肝脏、头部等疾病的组织结构和功能的研究和诊断。
在乳腺医学图像处理技术中，乳房X线扫描和磁共振成像是最常用的成像技术。
医学图像处理技术可以帮助医生识别和分类乳腺肿瘤，为手术治疗提供决策依据。
医学中的医学图像处理技术医学图像处理技术是指应用计算机技术对医学图像进行数字化处理和分析的一种技术。
随着医学影像设备的不断更新和发展，医学图像处理技术也在不断发展和完善。
今天，我们就来探究一下医学中的医学图像处理技术的应用和发展。
一、医学图像处理技术的应用医学图像处理技术的应用范围非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 临床诊断医学影像形成了医生诊断的重要基础，而医学图像处理技术可以对医学影像进行数字化处理和分析，从而提高医生的诊断准确率。
医学影像中的信息量非常大，但有时候医生难以直观地获取到这些信息。
医学图像处理技术可以帮助医生更好地理解医学影像，并提供更为准确的诊断信息。
2. 医学教育医学图像处理技术在医学教育中也有着广泛的应用。
医学生学习需要大量的图像资料来了解各种疾病的症状和表现，但由于人体结构的复杂性和多样性，传统的医学影像往往只是二维的。
而医学图像处理技术可以将医学影像进行三维重建和模拟，从而更为直观地呈现病变区域，方便医学生学习。
3. 医学科研医学图像处理技术在医学科研中也有着广泛的应用。
例如，肿瘤发展的过程非常复杂，且肿瘤细胞的形态和属性会发生变化。
医学图像处理技术可以对这些细微的变化进行分析，从而更好地了解肿瘤的发展过程和对肿瘤进行治疗。
二、医学图像处理技术的发展随着计算机技术的不断发展和应用，医学图像处理技术也在不断发展和完善。
医学图像处理技术的发展主要包括以下几个阶段：1. 二维医学图像处理技术在早期，医学影像通常只有二维图像。
在二维医学图像处理技术的帮助下，医生们可以对医学图像进行数字化处理和分析，更好地理解医学图像，并提供更为准确的诊断信息。
2. 三维医学图像处理技术随着计算机技术的不断发展，医学影像也可以生成三维图像。
而三维医学图像处理技术可以对医学影像进行三维重建和模拟，从而更为直观地呈现病变区域，方便医生的诊断和治疗。
3. 机器学习和人工智能随着机器学习和人工智能技术的发展，医学图像处理技术也在不断更新和改进。
生物医学工程中的医学图像处理技术生物医学工程是一门综合性学科，它将生物学、医学、电子学、材料学等多个学科的知识融合在一起，旨在解决医疗领域的实践问题，为人类健康事业做出贡献。
医学图像处理技术作为生物医学工程领域中的重要分支之一，应用广泛，涉及到多个领域，为医学科学的研究和医学实践的发展提供了强有力的支持。
医学图像处理技术是一种对医学影像进行数字化处理和分析的技术。
医学影像主要包括X光、CT、MRI、PET、超声及核素扫描等多种影像形态，这些影像给医学诊断带来了很大的便利。
医学图像处理技术的基本任务是从这些医学影像中提取出有用的信息，并加以处理和分析，以便进行医学诊断和治疗。
医学图像处理技术不仅能够检测异常病变，还可以提供疾病的定量分析和病情的跟踪监测，可以帮助医生更准确地判断疾病的严重程度和发展趋势，从而制定更为科学合理的治疗方案。
医学图像处理技术的应用范围很广，其中最重要的应用领域之一是医学影像诊断。
医学影像诊断需要医生利用人体内的影像来判断疾病的类型和程度，从而制定治疗方案。
医学图像处理技术可以对影像进行数字化、增强、过滤等处理，去掉无用信息，使影像更加清晰、准确，从而提高医生的诊断水平。
在某些疾病的诊断中，由于形态多样化和病变过程复杂，需要深入分析影像中的特征，才能准确判断疾病的类型和位置。
医学图像处理技术可以帮助医生通过影像分析提取出有用的特征，快速准确地确定疾病的位置和性质。
医学图像处理技术还可以应用于手术模拟和规划。
手术是医生治疗疾病的一种重要方式，但很多手术都是高风险的，需要非常精确的操作。
医学图像处理技术可以将患者的影像数字化，并进行三维重建，然后进行手术模拟和规划，包括确定适当的手术位置、手术时间和手术路径等。
这可以大大减少手术中的失误和风险，同时提高手术效果和成功率。
医学图像处理技术还可以应用于疾病的治疗和预防。
在治疗疾病的时候，医学图像处理技术可以通过分析影像，预测疾病的总体趋势和发展方向，并根据这些信息来进行个性化的治疗和预防，以提高治疗效果和减少后期复发的可能性。
医学图像处理技术综述一、背景介绍医学图像处理技术是指将医学图像数据进行数字化，并通过计算机技术对其进行处理、分析和展示的一种技术。
自20世纪60年代开始，医学图像处理技术就已经开始应用于医学领域，如今已成为医学领域研究和临床诊断中不可或缺的重要技术之一。
二、医学图像处理技术的分类医学图像处理技术主要可分为预处理、分割、配准、重建、识别与分析等几个方面。
下面将一一进行介绍。
1. 预处理预处理是医学图像处理技术中非常重要的一个环节。
预处理主要是针对图像进行预处理，以提高图像的质量和精度。
常见的预处理方法包括滤波、增强、去噪等。
滤波是对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声。
滤波方法较多，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。
而图像增强则是对图像进行亮度、对比度、色彩等方面进行调整，以增强图像的信息内容。
常见的增强方法包括直方图均衡化、Wiener滤波等。
2. 分割分割是指对医学图像中代表不同组织和器官的像素进行区分，以便对不同的组织或器官进行分析和诊断。
常见的分割方法包括阈值分割、区域生长方法等。
阈值分割是指在图像中设定阈值，将像素根据其灰度值的高低分为不同的区域。
而区域生长方法则是根据像素之间的相似性，将图像分为多个区域。
3. 配准配准是指将不同的医学图像进行对齐，以实现不同图像之间的比较和分析。
常见的配准方法包括刚体变换、非刚体变换、弹性变形等。
刚体变换是指通过旋转、平移、缩放等变换方式，将不同图像进行对齐。
而非刚体变换和弹性变形则更适合对不同形状、尺寸差异较大的图像进行对齐。
4. 重建重建是指将2D的医学图像转化为3D的模型，以更好地进行分析和诊断。
常见的重建方法包括层次重建、投影重建等。
层次重建是通过对2D图像进行横向和纵向的重叠拼接，将其重建为3D模型。
而投影重建则是通过CT等技术，将多个2D图像进行堆叠并投影，最终重建为3D模型。
5. 识别和分析医学图像处理技术的最终目的是对不同的组织和器官进行诊断和分析。
生物医学工程中的医学图像处理技术介绍生物医学工程是将工程学原理和技术应用于医学领域的学科，涵盖了多个方面，其中医学图像处理技术是其中重要的一部分。
医学图像处理技术通过处理和分析医学图像，为医生和研究者提供了有效的工具和方法来诊断和治疗疾病。
本文将介绍医学图像处理技术在生物医学工程领域中的应用和意义。
医学图像处理技术是指通过对医学图像进行数字化、增强、分割、配准、重建等处理，提取和分析有关结构和特征信息的一系列方法和算法。
它在生物医学工程中发挥着重要的作用，可以用于个体化医学、疾病诊断和治疗、疾病预防和监测等方面。
首先，医学图像处理技术在个体化医学中的应用十分重要。
通过对患者的医学图像进行分析和处理，可以获取到患者的个体化解剖结构和病变信息。
这有助于提高诊断和治疗的准确性和个体化程度。
例如，通过对患者的脑部磁共振图像进行分析，医生可以获取到患者的脑结构和功能信息，为精准的脑部手术提供依据。
此外，医学图像处理技术还可以用于模拟手术、评估治疗效果等方面，在个体化医学中具有广泛的应用前景。
其次，医学图像处理技术在疾病诊断和治疗中也发挥着重要作用。
随着医学图像采集设备的不断发展和升级，如CT、MRI、PET等，医生们可以获取到越来越详细的医学图像。
然而，这些图像的解读与分析对医生的要求也越来越高。
医学图像处理技术可以辅助医生对这些图像进行分析和诊断，提供更全面、准确的信息。
例如，通过对肿瘤患者的CT图像进行分割和特征提取，可以辅助医生评估肿瘤的位置、大小和形状等，为患者制定个性化的治疗方案提供帮助。
此外，医学图像处理技术对于疾病预防和监测也具有重要意义。
通过对大量医学图像数据的分析和挖掘，可以发现疾病的早期征兆和相关风险因素，为疾病的早期预防和干预提供依据。
例如，通过对乳腺X射线和乳腺超声图像的特征分析，可以发现乳腺癌的早期征兆，辅助医生进行早期诊断和治疗。
同时，医学图像处理技术也可以通过对疾病患者的医学图像进行监测和跟踪，评估治疗效果和疾病进展情况，为患者提供更精准的管理和治疗策略。
^| You have to believe, there is a way. The ancients said:" the kingdom of heaven is trying to enter". Only when the reluctant step by step to go to it 's time, must be managed to get one step down, only have struggled to achieve it.-- Guo Ge Tech医学图像处理技术摘要：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。
在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。
关键词：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合；纹理分析1．引言近20 多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对人体部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。
20 世纪70 年代初，X-CT 的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI :Magnetic Resonance Imaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。
计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。
各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。
在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。
至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。
因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。
此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。
本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。
2．医学图像三维可视化技术2.1三维可视化概述医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。
从#$ /&’(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。
通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。
采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。
经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。
根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。
2.2关键技术：图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的精确度。
图像分割是将图像分割成有意义的子区域，由于医学图像的各区域没有清楚的边界，为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题，引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。
快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。
在实际应用中有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等适用于医学图像分割的具体方法。
由于可以对同一部位用不同的成像仪器多次成像，或用同一台仪器多次成像，这样产生了多模态图像。
多模态图像提供的信息经常相互覆盖和具有互补性，为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，需要对各个模态的原始图像进行配准和数据融合，其整个过程称为数据整合。
整合的第一步是将多个医学图像的信息转换到一个公共的坐标框架的研究，使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，称为三维医学图像的配准问题。
建立配准关系后，将多个图像的数据合成表示的过程，称为融合。
在医学应用中，不同模态的图像还提供了不互相覆盖的结构互补信息，比如，当CT提供的是骨信息，MRI提供的关于软组织的信息，所以可以用逻辑运算的方法来实现它们图像的合成。
当分割归类或数据整合结束后，对体数据进行体绘制。
体绘制一般分为直接体绘制和间接体绘制，由于三维医学图像数据量很大，采用直接体绘制方法，计算量过重，特别在远程应用和交互操作中，所以一般多采用间接体绘制。
在图形工作站上可以进行直接体绘制，近来随着计算机硬件快速发展，新的算法，如三维纹理映射技术，考虑了计算机图形硬件的特定功能及体绘制过程中的各种优化方法，从而大提高了直接体绘制的速度。
体绘制根据所用的投影算法不同加以分类，分为以对象空间为序的算法（又称为体素投影法）和以图像空间为序的算法!又称为光线投射法"，一般来说，体素投影法绘制的速度比光线投射法快。
由于三维医学图像的绘制目的在于看见部组织的细节，真实感并不是最重要的，所以在医学应用中的绘制要突出特定诊断所需要的信息，而忽略无关信息。
另外，高度的可交互性是三维医学图像绘制的另一个要求，即要求一些常见操作，如旋转，放大，移动，具有很好的实时性，或至少是在一个可以忍受的响应时间完成。
这意味着在医学图像绘制中，绘制时间短的可视化方法更为实用。
未来的三维可视化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。
3．医学图像分割医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。
目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象，图像分割技术主要基于以下几种理论方法。
3.1 基于统计学的方法统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。
从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。
用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义Markov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率(MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。
层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合(SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。
林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs 随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。
3.2基于模糊集理论的方法医学图像一般较为复杂，有许多不确定性和不精确性，也即模糊性。
所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中，其中包括用模糊理论来解决分割问题。
基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。
模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数，用该函数表示目标像素之间的关系。
这种方法的难点在于隶属函数的选择。
模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值，从而得到最优聚类。
Venkateswarlu 等[改进计算过程，提出了一种快速的聚类算法。
3.2.1基于模糊理论的方法模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。
模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。
在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C-均值(FCM)聚类技术的应用最为广泛。
FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。
然而,FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。
近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究热点。
FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K-均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。
它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K-均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。
3.2.2基于神经网络的方法按拓扑机构来分,神经网络技术可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。
目前已有各种类型的神经网络应用于医学图像分割,如江宝钏等利用MRI多回波性,采用有指导的BP神经网络作为分类器,对脑部MR图像进行自动分割。
而Ahmed和Farag则是用自组织Kohenen网络对CT/MRI脑切片图像进行分割和标注,并将具有几何不变性的图像特征以模式的形式输入到Kohenen网络,进行无指导的体素聚类,以得到感兴趣区域。
模糊神经网络(FNN)分割技术越来越多地得到学者们的青睐,黄永锋等提出了一种基于FNN的颅脑MRI半自动分割技术,仅对神经网络处理前和处理后的数据进行模糊化和去模糊化,其分割结果表明FNN分割技术的抗噪和抗模糊能力更强。
3.2.3基于小波分析的分割方法小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具，由于它具有良好的时一频局部化特征、尺度变化特征和方向特征，因此在图像处理上得到了广泛的应用。
小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具，比较适合对图像进行多尺度的边缘检测，典型的有如Mallat小波模极大值边缘检测算法[63.3基于知识的方法基于知识的分割方法主要包括两方面的容:(1)知识的获取,即归纳提取相关知识,建立知识库；(2)知识的应用,即有效地利用知识实现图像的自动分割。
其知识来源主要有:(1)临床知识,即某种疾病的症状及它们所处的位置；(2)解剖学知识,即某器官的解剖学和形态学信息,及其几何学与拓扑学的关系,这种知识通常用图谱表示；(3)成像知识,这类知识与成像方法和具体设备有关；(4)统计知识,如M I的质子密度(PD)、T1和T2统计数据。
Costin等提出了一种基于知识的模糊分割技术,首先对图像进行模糊化处理,然后利用相应的知识对各组织进行模糊边缘检测。
而逢等则提出了一种基于知识的人脑三维医学图像分割显示的方法。
首先,以框架为主要表示方法,建立完整的人脑三维知识模型,包含脑组织几何形态、生理功能、图像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光线跟踪”方法,在模型知识指导下直接从体积数据中提取并显示各组织器官的表面。
