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<p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, 'Microsoft YaHei';"></span></p><p style="line-height: normal;"><span style="font-family: 微软雅黑, 'Microsoft YaHei';"></span></p><p style="line-height: normal;"><strong><span style="font-family: 微软雅黑, 'Microsoft YaHei'; font-size: 16px;"></span></strong></p><p> 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像种类主要有X-射线成像 （X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。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，这往往需要借助医生的经验来判定。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，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；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[1,2]。目前，医学图像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合四个方面。
<p style="line-height: 1.75em;"><span style="font-family: 微软雅黑, 'Microsoft YaHei';"></span></p><p style="line-height: normal;"><span style="font-family: 微软雅黑, 'Microsoft YaHei';"></span></p><p style="line-height: normal;"><strong><span style="font-family: 微软雅黑, 'Microsoft YaHei'; font-size: 16px;"></span></strong></p><p> 用深度学习方法进行数据分析呈现快速增长趋势，称为2013年的10项突破性技术之一。深度学习是人工神经网络的改进，由更多层组成，允许更高层次包含更多抽象信息来进行数据预测。迄今为止，它已成为计算机视觉领域中领先的机器学习工具，深度神经网络学习自动从原始数据（图像）获得的中级和高级抽象特征。最近的结果表明，从CNN中提取的信息在自然图像中的对目标识别和定位方面非常有效。世界各地的医学图像处理机构已经迅速进入该领域，并将CNN和其它深度学习方法应用于各种医学图像分析。
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