49、医学图像的肿瘤识别与对比度增强技术

医学图像的肿瘤识别与对比度增强技术

1 脑肿瘤识别与分割

1.1 识别与分割方法

利用卷积神经网络（CNN）进行脑肿瘤的识别与分割。具体操作流程如下：
1. 输入图像 ：将基于磁共振（MR）的图像作为输入，并转换为灰度图像。
2. 图像预处理 ：采用自适应双边滤波技术对图像进行预处理，以去除图像中的噪声。
3. 肿瘤区域识别 ：对去噪后的图像应用二进制阈值处理，并在CNN中进行分割，从而识别MR图像中的肿瘤区域。

1.2 模型效果

通过所提出的模型，获得了90%的准确率，并且计算时间较短，没有出现任何错误。

2 医学图像对比度增强

2.1 对比度增强的重要性

医学图像通常对比度较低、质量较差，在采集过程中可能会出现模糊和失真的情况。对比度增强技术能够通过减少噪声和失真来提高图像质量，在医学专家和机器的分析过程中，对提高图像的可见性和可解释性起着重要作用。同时，图像增强必须保留原始图像的特征，如恢复原始亮度。

2.2 现有对比度增强技术

技术名称	方法描述	缺点
直方图均衡化（HE）	充分利用输入图像的直方图，使其接近均匀分布	存在强度饱和问题