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方案重要性

??????隨著醫(yī)療輔助診斷技術的發(fā)展，通過分析醫(yī)療圖像從而進行疾病檢測和診斷成為醫(yī)療診斷的重要手段，研究醫(yī)療圖像的分割方法也成為實現 醫(yī)學圖像的 檢測和識別的基礎。通過對醫(yī)學圖像進行優(yōu)化分割，從中提取醫(yī)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(yī)療圖像閾值分割方案首先構建醫(yī)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(qū)域生長模型；其次，在最大連通圖區(qū)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(lián)特征點；最后，利用量子蟻群 算法進行多層特征分解，構建醫(yī)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(tǒng)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(tǒng)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(yī)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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