PACS系統(tǒng)中醫(yī)學圖像處理算法與存儲結構的研究.pdf

1、醫(yī)學圖像相對與其它類型的圖像有其信息量大,處理涉及專業(yè)知識等特點,處理的難度很大.在分割算法方面,研究中改進了醫(yī)學圖像的二值化算法,給出了數(shù)種重要幾何特征參量,綜合地解決了醫(yī)學圖像邊界跟蹤,區(qū)域分割,邊緣檢測和預處理等問題.在醫(yī)學圖像的識別方面,研究工作使得邊界特征提取,區(qū)域的提取算法的效率有所提高;同時給出了在檢測器官病理特征中的高效特征集合——7種矩不變量.在此基礎上給出了基于Tabu算法的似然分析策略的醫(yī)學圖像分割技術,在實踐中取

2、得滿意的效果.醫(yī)學圖像處理在兩個方面都需要系統(tǒng)結構強有力的支持.第一醫(yī)學圖像需要處理的信息量十分巨大,因而迫切需要并行處理,該研究正是解決系統(tǒng)結構方面的重大問題之一,構造出性能價格比高的多機處理系統(tǒng),給出了在這個環(huán)境中運行穩(wěn)定的并行醫(yī)學圖像分割,識別算法;第二醫(yī)學圖像的巨大存儲量是一般存儲體系結構所無法解決的,需要一些新型的結構的出現(xiàn),研究表明NAS,SAN以及兩者的融合是這一問題的首選方案,實現(xiàn)了產(chǎn)品級別的混合存儲.研究工作主要涉及了