机器学习推动骨科图像分析迈上新台阶

近年来，机器学习技术在医学领域的应用不断取得突破，尤其在骨科图像分析方面，其进展引人瞩目。通过使用机器学习算法，医疗专家能够更准确地诊断和治疗骨科疾病。本文将详细介绍机器学习在骨科图像分析中的进展，并提供相应的源代码示例。

1. 数据预处理
   在骨科图像分析中，数据预处理是非常重要的一步。它包括图像的去噪、裁剪、灰度化等操作，以便提取有用的特征。以下是一个简单的示例代码，展示了如何对骨科图像进行预处理：

import cv2

def preprocess_image(image):
    # 图像去噪
    denoised_image = cv2.fastNlMeansDenoisingColored