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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。
医疗图像处理技术的使用方法和工具介绍在现代医疗领域中，图像处理技术已经成为医生们得以更准确、更快速地诊断和治疗疾病的关键工具。
医学图像处理技术通过对医学图像进行数字化、增强和分析，可以为医生们提供更多的有用信息，帮助他们做出更为准确的诊断结论。
在本文中，我们将介绍医疗图像处理技术的使用方法和常见工具。
首先，医疗图像处理技术通常包括以下几个步骤：图像获取、图像预处理、特征提取和图像分析。
图像获取是指通过医学设备（如X光机、MRI、CT等）获取患者的医学图像。
在这个步骤中，医生通常需要根据患者的病情选择合适的医学设备，并确保图像的质量符合要求。
医学设备会将患者的图像以数字的形式保存下来，以供后续处理和分析。
图像预处理是指对获取到的医学图像进行去噪、增强和标准化等处理，以提高图像的质量和可视性。
在这个步骤中，医生们可以利用一些图像处理软件（如MATLAB、Python等）来进行图像的亮度调整、对比度增强、伪彩色显示等操作，从而更好地展现图像中的细节。
特征提取是指从医学图像中提取出有用的定量信息，以帮助医生进一步分析和诊断。
常见的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析和形态学处理等。
通过这些方法，医生们可以从图像中提取出病灶的位置、大小、形状等特征，从而判断病变的严重程度和类型。
图像分析是指基于特征提取的结果，对医学图像进行进一步的定量分析和诊断。
在这个步骤中，医生们可以利用计算机辅助诊断系统（CAD）等工具，通过对图像进行分类、分割和识别等处理，帮助医生确定病变的类型、分布和进展情况，并做出相应的诊断和治疗决策。
医疗图像处理技术的常见工具包括MATLAB、Python等。
MATLAB是一款强大的数学和图像处理软件，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像的预处理、特征提取和图像分析。
Python是一种简单易学的编程语言，它具有丰富的科学计算和图像处理库，如NumPy、SciPy和OpenCV等，可以通过调用这些库实现各种医疗图像处理任务。
医疗图像处理技术的使用方法与工具推荐随着医疗技术的不断进步，医疗图像处理技术在临床诊断中的应用日益广泛。
医疗图像处理技术能够从医疗图像中提取关键信息，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
本文将介绍医疗图像处理技术的使用方法，并推荐几款常用的工具。
一、医疗图像处理技术的使用方法1. 预处理：医疗图像预处理是使用图像处理技术对原始医疗图像进行清晰化、去噪等处理，以提高图像质量。
主要包括图像增强、图像滤波、图像配准等步骤。
例如，利用直方图均衡化技术可以提高图像的对比度，使得细节更加清晰可见。
2. 特征提取：医疗图像特征提取是通过计算机算法从医疗图像中提取出有意义的特征。
常见的特征包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。
例如，在肿瘤识别中，可以通过计算肿瘤的形状特征来判断其是否为恶性肿瘤。
3. 分割与识别：医疗图像分割与识别是将医疗图像中的目标区域与背景进行分离，并对目标区域进行分类、识别。
常见的分割与识别方法包括阈值分割、边缘检测、聚类算法等。
例如，在眼底图像的分析中，可以利用分割与识别技术来定位和识别眼底病变。
4. 三维重建与可视化：医疗图像的三维重建与可视化技术可以将多幅二维医疗图像合成一个三维模型，并对其进行可视化展示。
三维重建与可视化技术在手术导航、虚拟现实等领域有着广泛的应用。
例如，在放射治疗规划中，可以利用三维重建与可视化技术对患者的肿瘤进行精确定位和计划。
二、医疗图像处理工具推荐1. ITK-SNAP：ITK-SNAP是一款强大的医学图像分割与可视化工具，可以进行2D和3D医疗图像分割，同时支持多种分割算法，如阈值分割、边缘检测等。
ITK-SNAP的界面简洁直观，功能强大，适合医生和研究人员使用。
2. OsiriX：OsiriX是一款专业的医学影像处理软件，可以进行图像预处理、分割与重建等操作。
OsiriX支持多种医学图像格式，如DICOM、NIfTI等，并提供了丰富的功能和工具，如肿瘤量化、图像配准等。
医学图像的处理和分析方法及其应用医学图像处理、分析与应用是医学影像科技领域的重点之一，它广泛涉及到医学影像技术、医学学科、信息科学等多个领域。
近年来，随着医疗技术的快速发展，医学图像处理及应用逐渐成为研究的热点，很多新的算法被提出，被广泛应用于医学影像处理、诊断、手术规划、智能监测等多个方面。
本文将从医学图像处理与分析的原理、方法、应用等方面进行探讨。
一、医学图像的处理方法医学图像处理主要有以下三个部分：预处理、特征提取和分类识别。
1. 预处理预处理是指对图像的预先处理，使图像能够更好地进行后续的处理、分析和识别。
医学图像的预处理包括一系列的图像增强、滤波、归一化、分割等操作。
图像增强是一种通过对医学影像中的灰度、对比度、亮度等进行调节，使图像更加清晰、明亮、彩色鲜艳，以增强图片诊断的目的。
滤波操作是一种典型的预处理方法，它主要是通过选择合适的图像滤波算法，来消除医学图像中的噪声、产生清晰的图像轮廓、增加图像对比度、强化图像边缘等操作。
归一化操作是指将一个数据的取值范围缩放到一个标准区间，以便于后续的处理。
在医学图像处理中，归一化常常可以将像素归一到指定的像素值范围，这样可以将像素之间的差异变得小而又稳定。
分割操作是指将医学影像中的已知信息与未知信息进行分离的操作，可以将医学图像分为几个区域，以便于对每一个区域做出更加详细的分析与处理。
2. 特征提取在医学图像中，特征提取指的是将分割后的图像信息转换成一些定量的特征，以便于分析和识别。
特征提取的目的是通过从原始数据中提取有价值的特征，来构建更加准确、可靠的模型。
在特征提取方面，常用的方法包括灰度共生矩阵、零交叉率、小波变换、主成分分析等。
例如，可以通过计算癌症影像中的肿瘤边缘、形态或质量等特征来诊断某种肿瘤的类型和程度。
3. 分类识别分类识别是将医学图像划分为不同的类别和对象的过程。
分析、识别和分类是医学影像处理的基础，支持着诊断、治疗以及监测等方面的应用。
对医学图像进行快速图像处理的方法在当今的医疗领域，医学图像的处理对于疾病的诊断、治疗和研究起着至关重要的作用。
然而，随着医学图像数据量的不断增加，如何对其进行快速、准确的处理成为了一个亟待解决的问题。
在不依赖 AI 常用的算法和训练模式的情况下，我们仍然可以通过一些传统的方法来实现医学图像的快速处理。
首先，图像的预处理是快速处理的重要步骤之一。
在获取医学图像时，由于设备、环境等因素的影响，图像可能会存在噪声、失真等问题。
因此，在进行后续处理之前，需要对图像进行去噪、增强对比度等操作。
例如，中值滤波是一种常用的去噪方法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声，同时保留图像的边缘细节。
而直方图均衡化则可以增强图像的对比度，使图像中的不同区域更加清晰可辨。
在图像的分割方面，阈值分割是一种简单而有效的方法。
通过选择合适的阈值，可以将图像中的目标区域与背景区域分割开来。
例如，在对 X 光片中的骨骼进行分割时，可以根据骨骼与周围组织的灰度差异，选择一个合适的阈值，从而将骨骼区域提取出来。
此外，区域生长法也是一种常用的分割方法，它从图像中的某个种子点开始，根据像素之间的相似性逐步扩展区域，直到满足一定的条件为止。
特征提取是医学图像处理中的关键环节之一。
通过提取图像中的特征，可以对图像进行分类、识别等操作。
例如，在对肿瘤图像进行处理时，可以提取肿瘤的形状、大小、灰度等特征。
常见的特征提取方法包括边缘检测、纹理分析等。
边缘检测可以通过梯度算子、拉普拉斯算子等方法来实现，从而获取图像中物体的边缘信息。
纹理分析则可以通过灰度共生矩阵等方法来描述图像的纹理特征。
图像的压缩也是提高处理速度的重要手段之一。
由于医学图像的数据量通常较大，在存储和传输过程中会占用大量的资源。
因此，通过图像压缩技术，可以在不损失太多图像质量的前提下，减小图像的数据量。
常见的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
无损压缩如哈夫曼编码、游程编码等，可以完全恢复原始图像的数据；有损压缩如JPEG 压缩等，虽然会损失一定的图像质量，但可以获得更高的压缩比。
医学图像处理的基本算法及实现方法医学图像处理是指将医学图像进行数字化处理和分析，以获取更多有用信息，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在医学领域，图像处理的技术应用广泛，包括但不限于CT扫描、MRI、X光和超声图像等。
本文将介绍医学图像处理的基本算法及实现方法。
一、图像增强算法及实现方法图像增强是医学图像处理中最基本也是最常用的技术之一，它用于提高图像的质量，使人眼更容易观察和分析医学图像。
常用的图像增强算法包括线性和非线性滤波、直方图均衡化、空间滤波和频域滤波等。
1. 线性和非线性滤波线性滤波是将图像与一个滤波器进行卷积运算，通过滤波器的权值调整像素的亮度值，以达到图像增强的目的。
非线性滤波是根据像素与其周围像素的关系进行像素值的调整，例如中值滤波和最大最小滤波等。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是通过调整图像的灰度分布，使其在整个灰度范围内达到均匀分布。
该方法能够增强图像的对比度，突出图像中的细节。
3. 空间滤波和频域滤波空间滤波是通过卷积运算对图像进行滤波处理，常用的空间滤波器有均值滤波器、高斯滤波器和锐化滤波器等。
而频域滤波是通过将图像转换到频域进行滤波处理，常用的频域滤波器有低通滤波器和高通滤波器等。
二、图像分割算法及实现方法图像分割是将医学图像中感兴趣的区域从背景中分离出来的过程，它是图像分析和模式识别的基础。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于聚类的分割等。
1. 阈值分割阈值分割是根据图像的像素灰度值进行分类，与预先设置的阈值进行比较，从而实现图像的分割。
它简单易行且计算效率高，适用于对比较明显的目标进行分割。
2. 边缘检测边缘检测是通过分析图像中像素值的变化来找到图像中的边缘。
常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt和Canny算法等。
边缘检测可以帮助医生找到重要的结构边界，如器官边界和病变区域。
3. 基于聚类的分割基于聚类的分割是根据图像上的相似性对像素进行聚类，将图像分成不同的区域。
医用图像处理方法及其应用教程【前言】随着科技和计算能力的进步，医学图像处理技术在医疗领域发挥着越来越重要的作用。
医用图像处理方法是通过对医学影像进行数字化处理，提取有用的信息以辅助医疗诊断、治疗和研究。
本文将介绍常见的医用图像处理方法及其应用，希望能为读者提供一些参考和指导。
【一、医用图像处理方法】1. 图像去噪医学图像通常会受到各种噪声的干扰，如电子噪声、伪影等。
图像去噪的目标是消除这些噪声，提高图像质量。
常用的去噪方法有中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。
根据噪声的类型和程度，可以选择合适的去噪方法。
2. 图像增强图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、锐化等，使图像更清晰、更易于观察和分析。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸、灰度变换等。
这些方法可以改善图像的视觉效果，帮助医生更准确地诊断和分析。
3. 边缘检测边缘是图像中灰度值变化剧烈的地方，边缘检测是指提取图像中的边缘信息。
边缘检测在医学图像中广泛应用于病变的分割和轮廓提取等任务。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子、拉普拉斯算子等。
4. 特征提取特征提取是指从医学图像中提取有用的特征信息。
这些特征可以用于病变的分类、定位和识别等任务。
常用的特征提取方法包括区域特征提取、形状特征提取、纹理特征提取等。
根据具体的应用需求，可以选择合适的特征提取方法。
5. 图像配准医学图像通常来自不同的时间、不同的设备或不同的观察者，存在位置和尺度的差异。
图像配准是指将多个图像对齐到同一个坐标系，使得它们可以进行直观比较和分析。
常用的图像配准方法有基于特征点的配准、基于图像互信息的配准等。
【二、医用图像处理应用】1. 医学影像诊断医学影像诊断是医疗领域最主要的应用之一。
通过图像处理技术，可以提取病变的特征、改善图像质量，帮助医生做出准确的诊断。
例如，结合图像分割和特征提取，可以实现自动识别和分类肿瘤的任务。
2. 医学影像分析医学影像分析是对医学图像进行定量分析和统计的过程。
关于医学图像处置及其识别方法1.1 选题背景 在医学领域，自显微镜问世以来，对一些图像的分析已成为医学研究中的重要方法，许多新型成像技术和设备的出现以及电脑技术的发展，使得计算机辅助技术迅速发展，医学图像处理技术对医学研究及临床实践的作用和影响日益增大，在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息，医学的诊断方式也发生了巨大的变化。
目前的医学图像主要包括CT(计算机断层扫描)图像、MRI(核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X光机图像、X射线透视图像、各种电子内窥镜图像及显微镜下病理切片图像等。
而在影像医疗诊断中，主要是通过观察一组二维切片图像去发现病原体，这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像是很难实现的。
因此，利用计算机图像处理技术对人体的二维切片图像进行分析和处理，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到至关重要的辅助作用。
1.2 图像处理技术国内外现状及发展趋势 目前，随着现代科学技术的发展，在计算机上进行图像处理的技术已经逐渐发展并日渐成熟，特别是在医学图像的处理上有了很大的进步，并在一定程度上代替了医生的诊断，为医学事业的发展带来了很大的进步并提供了良好的契机。
1.2.1 计算机图像处理技术发展及应用 计算机图像处理是一门新兴的技术，它是20 世纪60 年代以来，随着计算机技术和VLSI的发展而产生，并不断发展和成熟起来的，在理论和实际应用中都取得了巨大的成就。
早期的图像处理就是改善图像质量，主要以提高人的视觉效果为目的。
在图像处理方面，美国喷气推进实验室首先取得了成功应用。
他们对几千张月球照片进行了如灰度变换、去除噪声等处理，并由计算机绘制出月球表面地图，获得了巨大成功。
在医学上，图像处理技术也取得了巨大的成就。
1972 年，开始出现了X射线计算机断层摄影装置，即CT。
它最初只用于头颅的诊断。
1975 年，又研制出可用于全身的CT装置，能够清晰地获得人体各个部位的断层图像，这在人类医学研究史上具有划时代的意义。
20 世纪70 年代中期，人们开始研究如何用计算机来系统解释图像，就像人类视觉系统理解外部世界一样。
20 世纪80 年代末，人们将计算机视觉技术应用于地理信息系统，开始研究海图的自动读入及自动生成方法。
图像处理技术的应用领域开始不断拓展。
从20 世纪90 年代开始，图像处理技术进入了快速发展时期。
小波分析开始被有效地应用于图像分解和重构，成为数学方法在信号与图像分析上的重大突破。
进入21 世纪，随着计算机技术的快速发展和相关理论的不断完善，图像处理技术已经在生物医学工程、航空航天、机器人视觉、工业检测、公安司法、军事制导和文化艺术等许多应用领域受到广泛的重视，并取得了重大的研究成果。
图像处理技术已成为一门前景远大，引人瞩目的新型学科。
1.2.2 图像分割和融合以及识别的现状与发展 图像的分割、融合与识别是图像处理领域中研究最多的课题之一，目前，其在医学诊断、航空航天、通信、机器人视觉、工业自动化及军事等领域都有着广泛的应用。
在医学图像研究中，由于人体组织器官不均匀、器官蠕动等造成医学图像一般具有噪声、病变组织边缘模糊等特点，医学图像分割与识别的目的就是将图像中感兴趣的区域清楚的提取出来，然后根据提取的特征利用分类器进行相应分类，从而为医生的定量、定性分析提供基础。
图像分割研究的是在特定背景下对象所表现出的整体属性，着重于二者的关系，而图像识别则主要是基于对象本身的属性。
图像分割是图像分析与识别 首要解决的问题，也是制约医学图像处理中其它相关技术发展和应用的瓶颈。
(1) 图像分割的国内外研究现状 图像分割是图像处理与分析中的一个经典问题，一直都受到人们的高度重视。
自20世纪70 年代以来，其研究已经有几十年的历史。
迄今为止，结合各种相关理论，已提出了上千种分割算法，而且目前针对这方面的研究仍在继续进行。
传统的图像分割技术主要可分为基于区域的分割方法和基于边界的分割方法。
六十年代以来，人们研制开发出众多的图像分割方法，许多方法最初都是采用单一的图像分割技术。
近年来，单一的分割技术已难以胜任对新的成像模式产生的复杂医学图像的分割任务。
为此，人们提出了集成分割技术的概念，即把两个或两个以上的单一技术结合在一起，使它们扬长避短，互为补充。
另外，医学图像分割技术是一个从人工分割到半自动分割再到自动分割的逐步发展过程。
目前，由于大量的新兴技术如模糊技术和人工智能技术在图像分割中的应用，图像分割领域中也涌现出一些自动的分割技术。
但由于其运算量较大，目前在临床上并没有完全取代人工分割和半自动分割方法。
因此，研究实用的自动分割方法并最终取代繁琐的人工分割和主观性很强的半自动分割一直是人们追求的目标，也是近年来图像分割方法研究的重点。
但是，由于医学图像的复杂性，到目前为止，国内还很少有图像分割方法能让所有的医学图像都产生满意的分割效果。
图像分割技术的各种方法一般都是面向特定的领域，针对某一问题利用多种分割方法结合来处理，常要用到医学领域的相关知识。
由于医学图像分割问题的困难性，在目前无法完全由计算机完成分割任务的情况下，人机交互式分割方法逐渐成为研究重点。
(2) 图像融合的国内外研究现状 图像融合是信息融合的一个研究方向。
它从20 世纪80 年代初开始出现，至今已引发了世界范围的研究热潮，它在计算机视觉、遥感、机器人、医学图像处理以及军事等领域有着广泛的应用价值。
医学图像融合技术是90 年代开始兴起并快速发展起来的新技术，它是信息融合领域中一个极具特色的领域。
它综合处理成像设备所获得的数据，以得到新的有助于临床诊断的信息。
医学图像融合技术在手术计划的制定，病理变化的跟踪，治疗效果的评价等方面也有较多的应用，其研究和临床应用主要集中在大脑的诊断和手术治疗，以及脏器肿瘤的诊断、定位等。
但由于融合研究起步较晚，因此现有的技术方法还只是针对具 体病症、具体问题发挥作用，很多方法还处于实验研究阶段，应用还不广泛。
医学图像融合技术综合了多种现代科学技术，并将随着各学科的飞速发展而不断发展，它也将会在临床诊断和治疗、计算机辅助诊断、远程医疗及手术导航等方面有广阔的应用前景。
(3) 图像识别的国内外研究现状 图像识别技术主要是指通过计算机，采用各种先进的科学技术方法，对系统前端所获取的图像进行一定的处理，使其达到特定目的。
图像识别包括如人脸识别、指纹识别等的生物特征识别、手写识别、条码识别以及智能交通中的车牌识别等。
图像识别技术作为人类视觉认知的延伸，它也是目前图像处理领域研究最多的课题之一。
图像识别经历了三个发展阶段：文字的识别、数字图像处理及识别和物体的识别。
文字识别的研究始于1950 年，一般是识别数字、字母和符号，从印刷文字到手写数字、文字的识别，应用都非常广泛。
数字图像处理及识别的研究是从1965 年开始的。
数字图像的易存储、传输方便、可压缩且传输不易失真、处理方便等优点为图像识别技术的快速发展提供了强大的支持。
物体的识别属于高级的计算机视觉范畴，主要是指对三维世界中的客体及环境的感知和认识。
它以数字图像处理与识别作为基础，并结合人工智能与系统学等学科进行研究，其研究成果在机器人及各种工业领域中被广泛应用。
在图像识别技术的发展中，目前主要有三种方法：统计模式识别、结构模式识别和模糊模式识别。
图像识别的本质是一个映射问题，即从模式空间到类别空间的映射。
随着计算机与信息技术的快速发展，图像识别技术得到了越来越广泛的应用。
如医疗诊断中对各类医学图像的分析与识别、指纹识别、人脸识别、遥感图片和卫星云图的识别等，图像识别技术已逐渐地渗透到我们的日常生活中来。
目前，在计算机图像识别方面的新技术如以色列著名科学家艾坦沙龙博士和美国的梅拉夫格伦博士(马萨诸塞综合医院)正合作开发的通过分级比较提高计算机识别物体的新方法将会成为众多学 科的医学诊断助手。
另外，人工智能也是图像识别技术应用的一个重要领域。
图像识别作为人工智能中最基本的一项技术，它所涉及的专业领域越来越多，应用也越来越广泛。
图像识别技术的基本分析方法也不断地随数学工具的进步而发展进步。
现在，它已远远突破了视觉技术的范围，而更多地体现在机器的智能化方面。
目前对一些医学图像的分割与识别都有研究，但是对人体甲状腺等医学图片的分割与识别研究却很少。
因此，利用计算机研究人体甲状腺医学图像并对其处理，以实现人体甲状腺医学图像的计算机辅助诊断具有极大的必要性和现实意义，它以后也将是人体甲状腺医学诊断研究的重点。
1.3 研究目的及意义 甲状腺是内分泌系统中的一个重要器官，它与人体神经系统一起被称为两大生物信息系统，二者紧密联系，相互配合，使机体的内环境维持相对稳定。
在人体中甲状腺是最大的内分泌腺，它受神经刺激后分泌出甲状腺激素，作用于人体相应器官而发挥生理效应。
甲状腺位于喉结的下方约2～3厘米处，呈棕红色，形如H ，分为左右两个侧叶，中间以峡部相连。
两个侧叶贴附在喉下部和气管上部的外侧面，上达甲状软骨中部，下抵第六气管软骨处，峡部多位于第二到第四气管软骨的前方。
在峡部有一个锥状叶向上伸出，长短不一，长的可达舌骨，是胚胎发育的遗迹，常随年龄的增大而逐渐退化。
甲状腺在青春期发育成熟，其重量一般为15～30 克。
甲状腺两个侧叶各自的宽度为 2 厘米左右，高度为4～5 厘米，峡部的宽度和高度均约 2 厘米。
一般，女性的甲状腺会比男性的稍大一些。
正常情况下，由于甲状腺很小很薄，既看不到，也摸不到。
如 甲状腺的病症比较多，如甲状腺肿大、甲状腺瘤、甲状腺结节等。
一直以来，甲状腺肿大、甲状腺癌等疾病困扰着很多人。
据调查显示，在我国沿海地区甲状腺疾病的发病率很高，且有逐年增加的趋势。
目前，对于甲状腺的诊治，除了人工进行触摸外，主要就是通过B超、超声波以及CT图像等对照病理图来确诊病状。
而甲状腺的临床症状常与冠心病、贫血、特发性水肿等相似，且由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制，有时会导致医生在观看甲状腺医学图像的时候造成误诊或漏诊。
因此，利用计算机对甲状腺医学图像进行分割与识别等处理，使医生对病变部位的观察更加直接和清晰，并在临床 上为医生的确诊提供一定的参考，以实现甲状腺图像的计算机辅助诊断，就显得十分必 要，也有很重要的现实意义。
1.4 本课题的目标和内容 本文的主要内容是对人体医学图像进行分析研究，并采用计算机辅助诊断技术对图像进行处理，为医生对病情的确诊提供一定的帮助。
