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医学图像增强方法综述 被引量:1

A review of medical image enhancement methods
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摘要 医学图像增强的目的是通过图像增强的方法得到优化的医学图像,以帮助医生从图像中获得更多细节信息,进一步做出更加客观的诊断及制定更全面的治疗方案,在一定程度上可提高临床诊断的准确性。本文首先归纳总结当前应用较为广泛的医学图像增强处理技术,包括传统的图像增强方法、改进的图像增强方法、融合的图像增强方法以及深度学习方法,然后对这些方法的原理、优缺点加以分析和总结。最后指出无论是传统方法还是现代图像增强方法,都应在最大限度保留其优势的情况下进行融合,取长补短,注重简单化和时效性,使提高图像的视觉质量同时更具有实用性。 The purpose of medical image enhancement methods is to obtain the optimized medical images through image enhancement,thereby helping to obtain more detailed information from the images,further making more objective diagnosis and formulating more comprehensive treatment plants,which will improve the accuracy of clinical diagnosis to a certain extent.After introducing the widely used medical image enhancement methods,including traditional image enhancement methods,improved image enhancement methods,combined image enhancement methods and deep learning methods,their principle,advantages and disadvantages are analyzed and summarized.Finally,it is pointed out that image enhancement methods should be combined while retaining their advantages and emphasizing simplification and efficiency to effectively improve the image quality and enhance the applicability.
作者 上官泓廷 刘玉红 SHANGGUAN Hongting;LIU Yuhong(Department of Biomedical Engineering,Chengdu Medical College,Chengdu 610500,China;School of Life Science and Technology,University of Electronic Science and Technology of China,Chengdu 610054,China)
出处 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第4期410-415,共6页 Chinese Journal of Medical Physics
基金 国家自然科学基金(82001906) 四川省自然科学基金(21YYJC0406) 教育部重点实验室项目(202112FKY00069) 国家级创新创业训练计划项目(S202013705039)。
关键词 图像处理 医学图像增强 直方图均衡化 RETINEX理论 深度学习 综述 image processing medical image enhancement histogram equalization Retinex theory deep learning review
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参考文献10

二级参考文献63

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引证文献1

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