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方案重要性

??????隨著醫療輔助診斷技術的發展，通過分析醫療圖像從而進行疾病檢測和診斷成為醫療診斷的重要手段，研究醫療圖像的分割方法也成為實現 醫學圖像的 檢測和識別的基礎。通過對醫學圖像進行優化分割，從中提取醫學圖像的病灶相關性特征量，有助于實現對疾病的準確判斷和診療，對疾病診斷、圖像引導手術等具有重要意義。 新方案簡述：

??????真尚有的醫療圖像閾值分割方案首先構建醫療圖像的二值化特征采樣模型，結合閾值檢測方法對其進行信息增強和網格配對，建立最佳閾值區域生長模型；其次，在最大連通圖區域中，根 據 背景像素強度定位邊緣輪廓檢測和鄰域像素之間的位置，提取其中的病灶關聯特征點；最后，利用量子蟻群 算法進行多層特征分解，構建醫療圖像閾值分割的多層特征分割模型，實現圖像的閾值分割，輸出信噪比提升最高可達18.7%，處理時間可縮短50%。

??????亮點：

??????1、信噪比高：同其他傳統方法對比，輸出信噪比提升最高可達18.7%。

??????2、處理時間短：同其他傳統方法對比，處理時間可縮短50%。

??????3、準確度高：本文方法利用量子蟻群算法對醫療圖像進行了多層特征分解，所構建的多層特征分割模型能夠準確定位閾值邊界。

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