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医疗图像智能分析及处理技术规范

1范围

本文件规定了医疗图像智能分析、预处理、可视化、特征融合技术等内容。

本文件适用于智慧医疗领域对医疗图像进行智能的分析和处理工作。

2规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

图像分割imageSegmentation

指从CT或MRI等医学诊断中用到的图像中识别器官或病变的像素点，传递和提取有

关这些器官或者组织的形状和体积的关键信息，分割出感兴趣的区域。

3.2

可视化技术visualizationTechnique

指利用从实验中获得的、扫描器测得的、计算模型合成的医学数据，重建三维图像模

型，并进行定性定量分析，提供具有真实感的三维医疗图像，使人们更清楚地认识蕴涵在

体数据中的复杂结构，便于医生多角度多层次地观察和分析。

3.3

特征提取featureExtraction

指从医疗图像中提取有意义的、可区分的、与目标结构或区域相关的特征。

3.4

特征融合featureFusion

指将来自不同源头、不同模态的医疗图像（如CT、MRI、X光等）的特征信息有效地

结合在一起，获得更丰富全面的信息

3.5

图像配准imageRegistration

指把显示人体不同信息(结构信息和功能信息)的医疗图像放到统一坐标系中显示，将不

同的医疗图像或同一患者的多个图像进行空间上的对齐和匹配，消除由于图像获取过程中

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的位置、姿态、尺度、变形等因素引起的图像间的差异。

4基本要求

4.1准确性和可靠性。以提供可靠的诊断和治疗决策支持。

4.2紧跟学科和技术前沿。以前沿科学技术驱动医疗图像智能分析及处理技术的发展创新，

加速实现智能医疗领域升级。

4.3互操作性和可扩展性。以便与不同设备和平台进行集成，并适应不断变化的技术和需

求。

5医疗图像预处理

5.1医疗图像分割

5.1.1传统医疗图像分割

5.1.1.1基于阈值的图像分割

5.1.1.1.1将彩色医疗图像转换为灰度图像，以便更好地处理图像的亮度和对比度。

5.1.1.1.2根据图像的灰度直方图和特定的分割目标，选择合适的阈值来将图像分成不同

的区域。

5.1.1.1.3根据选定的阈值，对图像中的每个像素进行分类，将其分为目标区域和背景区

域。

5.1.1.1.4对分割结果使用去除噪声、填补空洞或连接区域等方法进行后处理。

5.1.1.2基于区域的图像分割

把具有相似性质的像素点进行连通，组合成最终的分割区域结果。

5.1.1.2.1从种子点开始，根据像素之间的相似性逐步生长区域，直到满足特定的生长准

则为止。

5.1.1.2.2根据像素的灰度值或特定特征，对区域进行分裂或合并，获得更准确的分割结

果。

5.1.1.3基于边缘的图像分割

5.1.1.3.1利用边缘检测算法，用Sobel、Canny等算法识别图像中的边缘信息。

5.1.1.3.2根据检测到的边缘信息，进行边缘连接，形成完整的边缘轮廓。

5.1.1.3.3对连接后的边缘进行细化处理，获得更加精细的边缘信息。

5.1.2基于深度学习的医疗图像分割

5.1.2.1深度学习模型的选择和训练

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适用于医疗图像分割的深度学习模型有很多，其中包括U-Net、V-Net、MaskR-CNN

等。

5.1.2.1.1在训练模型之前，首先需要对医疗图像进行预处理，包括归一化、去噪、增强

等步骤，以提高模型的训练效果。

5.1.2.1.2构建模型，包括定义模型的各层结构、激活函数、初始化方法等。

5.1.2.1.3将整个数据集划分为训练集和验证集，划分比例为7:3或8:2。训练集用于训练

模型，验证集用于调整模型参数和防止过拟合。

5.1.2.1.4用交叉熵损失函数、Dice损失函数衡量模型的预测结果与真实结果的差距。用

SGD、Adam、RMSprop优化器更新和调整模型的参数。

5.1.2.1.5输入训练数据，通过前向传播计算预测结果，然后通过反向传播更新模型参数。

反复进行多次，直到模型的