精准医学杂志

期刊简介

  2017年7月,国家新闻出版广电总局下达了“关于同意《齐鲁医学杂志》(中国科技核心期刊、中国医学核心期刊、中国科技论文统计源期刊、《中国生物医学文献数据库》收录期刊、《中国学术期刊网络出版总库》收录期刊)更名为《精准医学杂志》”文件,并确定了《精准医学杂志》的办刊宗旨:刊载精准医学领域研究新进展、新成果、新技术,促进学术交流,推动成果转化,服务精准医学发展。《精准医学杂志》国内公开刊号为CN 37-1515/R,是我国目前批准创办的第一份有关精准医学学科领域的专业性学术期刊,该杂志由青岛大学及青岛大学附属医院主办。葛均波院士、詹启敏院士及吕志民教授(美国德克萨斯州大学MD安德森癌症中心,肿瘤代谢中心主任)担任杂志的名誉总编辑。青岛大学医学部主任,青岛大学医疗集团党委书记、总院长,青岛大学附属医院理事长、党委书记王新生教授及中国期刊协会副会长、中华医学会杂志社原社长兼总编辑游苏宁编审担任杂志的顾问,青岛大学医学部常务副主任、青岛大学附属医院院长、青岛大学第一临床医学院院长董蒨教授担任杂志总编辑。

  《精准医学杂志》关注国内外精准医学学科各专业领域最新研究进展,支持思想创新、学术创新,旨在为精准医学研究领域的专家学者和科研人员提供一个传播、分享和讨论精准医学学科领域内最新研究动态与发展方向的学术交流平台。栏目设置主要有述评、专家论坛、专家笔谈、专题研究报道、论著、经验介绍、摘要、综述、生物医学工程、病例报告及热点论坛等。


常用的医学图像处理算法

时间:2024-02-27 11:24:18

常用的医学图像处理算法有很多种,下面列举一些主要的算法:

  1. 图像预处理算法:包括滤波、平滑、增强等操作,用于改善图像质量,减少噪声,增强感兴趣区域等。例如,中值滤波、高斯滤波等可以用于去除图像中的噪声;直方图均衡化可以用于增强图像的对比度。

  2. 图像分割算法:用于将图像中的不同区域或目标分离开来。常见的分割算法有阈值分割、边缘检测、区域生长、分水岭算法等。这些算法可以根据像素灰度值、颜色、纹理等特征将图像划分为不同的区域。

  3. 特征提取算法:用于从图像中提取出有意义的特征,以便于后续的分类、识别或量化分析。常见的特征包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。这些特征可以通过不同的算法进行提取,如SIFT、SURF、HOG等。

  4. 图像配准算法:用于将两幅或多幅医学图像进行对齐,以便于比较和分析。图像配准通常涉及到图像变换(如平移、旋转、缩放等)和相似性度量(如互信息、均方误差等)。

  5. 图像融合算法:用于将多源或多时相的医学图像融合在一起,以提供更全面的信息。图像融合可以通过像素级融合、特征级融合或决策级融合等方法实现。

  6. 三维重建算法:用于从二维医学图像序列中重建出三维结构。常见的三维重建算法有体绘制和面绘制两种。体绘制通过计算光线穿过体数据的累积颜色来生成三维图像;而面绘制则通过提取体数据的等值面或轮廓线来生成三维表面模型。

  7. 深度学习算法:近年来,深度学习在医学图像处理领域取得了显著的进展。通过训练深度神经网络模型(如卷积神经网络CNN),可以自动学习从医学图像中提取特征和进行分类或分割等任务。深度学习算法在医学图像识别、病变检测、病灶定位等方面具有广泛的应用前景。

以上列举的算法只是医学图像处理领域中的一部分,实际上还有很多其他的算法和技术可以根据具体的应用需求进行选择和使用。