医学图像查询

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探讨了大数据技术在医学领域特别是对非结构化医学图像查询的应用，以癫痫病例研究为例。文章首先强调了大数据技术在医疗领域的关键性，并指出需要新的框架来利用这些技术。主题包括医疗大数据、Hadoop技术、数据驱动的医学、非结构化医疗数据和基于内容的医学图像查询。文章提出了如何构建一个能够高效查询海量非结构化医学数据的框架，并在癫痫领域进行了实际应用验证。框架通过结构化数据过滤临床数据仓库，并通过Hadoop分布式执行特征提取模块，完成对非结构化数据的查询。文章还讨论了Hadoop在医疗领域的性能优势及其在处理大数据方面的重要性。对于医学图像处理中的非结构化数据，文章建立了特定的模块进行特征提取，展示

在医学图像中，检测矩形标记是一项重要任务。本项目使用形态学开口和霍夫变换来自动识别医生标记的感兴趣区域。例如，在甲状腺超声图像中，周围的白色细框表示重要区域。尽管这些框的灰度通常是固定的，但背景干扰可能导致误判。因此，本项目提出了一种结合两种技术的方法，以有效识别和提取这些区域，减少手动处理的时间和误差。

一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点事不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应液晶显示器的显示。结合数字图像处理，解决这些问题。

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医学影像领域中，.img/.hdr 文件格式（属于 Analyze 格式）已逐渐被淘汰。为确保图像数据的互操作性和长期保存，将这些文件转换为更通用的 DICOM 格式 (.dcm) 至关重要。

MATLAB的EGDE源代码图像配准工具箱是专为医学图像设计的，提供了广泛的注册功能，包括2D和3D注册、对称和仿射配准，以及非刚性配准。工具箱支持流体和弹性正则化，以及基于光流、相位差和多项式展开的配准方法。

本资源探讨了医学影像处理中的图像编码、旋转和配准技术，提供了相关程序和素材资源。

介绍了使用Matlab进行医学图像处理的深度学习应用。作者首次探索了图像配准技术，使用了Matlab的Image Processing Toolbox（IPT），并上传了关于knee1.dcm和knee2.dcm的配准实验代码。实验中作者对各种参数变换进行了详细实验，发现部分模式不适合相互搭配使用，或需要特定的处理顺序。深入探讨每次处理后的配准效果。

介绍了如何使用K-mean算法对DCM医学图像进行聚类分割，并提供了样例图以及可直接运行的代码。如果您觉得有用，请及时评论，为后来者提供参考。