一种医学影像增强算法

简介：
本研究提出了一种创新的医学影像增强算法，旨在提升图像清晰度和细节显示，为临床诊断提供更准确的信息支持。该方法结合了先进的图像处理技术与机器学习模型，有效减少噪声并突出重要解剖结构特征，有助于医生更快、更精准地识别病灶区域，提高诊疗效率及患者治疗效果。 为了增强医学图像中的感兴趣区域辨识度,针对CT图的特点提出了一种新的算法——粗糙计算机断层扫描算法(Rough Computed Tomography Algorithm,RCTA)。该算法基于粗糙集理论中的不可分辨关系，考虑到人体组织在CT值上的差异性来定义等价关系，并将医学影像划分为不同的区域。接着保持感兴趣区域的灰度不变，对其他非关键区域进行最大化或最小化处理以突出目标特征。 实验中应用RCTA技术处理了三百多张肺部CT图像, 并通过DSM(Distribution Separation Measurement)方法与其它三种常用的增强算法进行了量化对比分析。结果显示：RCTA在提升医学影像中的特定兴趣区辨识度方面表现出色，具有显著优势。