收集的常用的医学图像身体各个部位数字图像处理下载

weixin_39820780 2019-05-03 02:00:16

收集的常用的医学图像身体各个部位数字图像处理
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收集的常用的医学图像身体各个部位 数字图像处理

随着信息技术的不断发展，数字图像处理技术越来越多地被应用在航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、军事制导和文化艺术等各个领域。图像处理日益成为一门引人注目、前景远大的学科，而MATLAB语言以强大的科学运算、灵活程序设计流程、高质量的图形可视化与界面设计、与其他程序和语言便捷的接口功能，成为当今国际上科学界最具影响力、最有活力的软件。MATLAB又称矩阵实验室，其强大的矩阵运算能力是其它语言无法比拟的，而矩阵运算正是图像处理的根本所在。因此，本文以MATLAB提供的图形用户界面（GUI）为平台对图像处理系统进行设计。依据软件开发的设计原则，确定了设计的一般步骤，具体如下：（1）明确系统所要实现的主要功能，应该具有哪些模块。（2）绘出基本的用户界面草图，并对其进行修改，最终确定一个方案。（3）根据最终确定的方案，利用MATLAB GUI制作用户操作界面以及其他菜单项目。（4）编写界面及其菜单里的每个功能的回调程序，并且逐项进行功能检测。根据以上的步骤，首先利用MATLAB图形用户界面设计了该系统的静态界面。当静态界面设计完成之后，GUI将自动生成.FIG和.M文件。其中.FIG文件保存了关于静态窗口界面的所有对象的属性值，.M文件包括GUI设计、控制函数以及为子函数的用户控件回调函数，主要用于控制GUI展开时的各种特征。这个.M文件可以分为GUI初始化和回调函数两个部分，用户控件的回调函数根据用户与GUI的具体交互方式分别调用。回调函数就是在调用对象时，该对象所要回应的动作。因此，如何编写对象的回调函数是该系统的一大难点。在为编写回调函数时，获得该函数的句柄是实现对象动作功能的关键所在。句柄实际上就是分配给每个对象的数字标识，每次创建对象时，MATLAB就会自动为它创建一个唯一的句柄，这样只要我们能找到该句柄，就能对该对象进行操作。本文首先简单的介绍了MATLAB GUI的基本知识，为系统的界面的设计提供了理论基础；接着系统的介绍了数字图像的一些基础，主要包括图像文件格式，图像的类型以及颜色空间模型，在系统中这些都有所体现；然后详细的介绍了数字图像处理的一些常用技术，这些技术和方法在系统中大都很好的实现了。本系统实现了图像处理技术中比较实用的若干功能，而且操作简单，容易上手。该系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG等图像文件格式的读，写和显示。并具有很多图像处理功能，例如图像类型转换功能实现了色彩图像、索引图像和二值图像之间的相互转换；编辑功能实现了对图像的旋转和添加噪声操作；图像滤波部分包括中值滤波、巴特沃斯滤波器、邻域平均滤波；图像变换模块主要是傅里叶变换、离散余弦变换、Hough变换和Radon变换；在边缘检测功能中，主要用到了Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子、Canny算子和零交叉法。其他的模块主要是颜色空间的转换和显示当前的时间和日期。以上这些功能的实现都是在MATLAB语言的基础上，编写M文件程序代码实现的。QPSK调制全称Quadrature Phase Shift Keying,http://blog.sina.com.cn/s/blog_a5b5b79e0101rwlf.html，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。它的频带利用率高，且抗干扰性能强，已经成为现代通信技术中一种十分重要的调制解调方式。之所以选择这些功能，是因为这些技术在我们日常的生活中有很强的的应用价值，并且对于一些算法运算量大、算术复杂、处理速度低的技术，可以利用MATLAB简单快捷的得到数据结果，又能够得到直观的图示。提出了基于普通PC机声卡的LabVIEW和MATLAB的虚拟式语音信号采集与分析处理的设计方案。MATLAB http://blog.sina.com.cn/s/blog_a5b5b79e0101rtqj.html具有很强大的数学计算和图形绘制功能,但它在界面开发能力、数据输入、网络通信、硬件控制方面都比较繁琐,在信号和图像处理等领域具有无可比拟的优势；而LabVIEW刚好是标准的数据采集和仪器控制软件,以其强大的数据采集、数据分析和仪器控制功能在现代测控领域中得到了广泛的应用,但在数值处理分析和算法工具等方面效率低,功能简单,不能满足工程上多方面的要求。将两者结合起来,取长补短,是快速高效开发语音信号和分析系统的一种有效的方法。通过收集资料、整理、归纳出对于语音信号采集与分析的技术手段,综合成本低,便于实现,发挥软件优势的这些因素,选择了该种方案。首先,本课题从学生研究角度的实际情况出发,在分析了语音信号采集的理论知识基础上,基于PC机的集成声卡,运用LabVIEW操作声卡录制一段自己说话的语音信号。

并结合冈萨雷斯《数字图像处理》第四版的教材，由浅入深的贯穿数字图像处理的低级、中级、高级等阶段。图像的低级过程比如图像预处理以减少噪声、对比度增强和图像锐化等等。图像的中级处理涉及诸如分割等任务，...

智慧医疗由三部分组成，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。 1．智慧医院系统，由数字医院和提升应用两部分组成。数字医院包括医院信息系统（即Hospital Information System，HIS）、实验室信息管理系统（Laboratory Information Management System，LIS）、医学影像信息的存储系统（Picture Archiving and Communication Systems，PACS）和传输系统以及医生工作站四个部分。实现病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取及数据交换。医生工作站的核心工作是采集、存储、传输、处理和利用病人健康状况和医疗信息。医生工作站包括门诊和住院诊疗的接诊，检查，诊断，治疗，处方和医疗医嘱、病程记录、会诊、转科、手术、出院、病案生成等全部医疗过程的工作平台。提升应用包括远程图像传输、大量数据计算处理等技术在数字医院建设过程的应用，实现医疗服务水平的提升。比如：远程探视，避免探访者与病患的直接接触，杜绝疾病蔓延，缩短恢复进程；远程会诊，支持优势医疗资源共享和跨地域优化配置；自动报警，对病患的生命体征数据进行监控，降低重症护理成本；临床决策系统，协助医生分析详尽的病历，为制定准确有效的治疗方案提供基础；智慧处方，分析患者过敏和用药史，反映药品产地批次等信息，有效记录和分析处方变更等信息，为慢性病治疗和保健提供参考。 2．区域卫生系统，由区域卫生平台和公共卫生系统两部分组成。区域卫生平台包括收集、处理、传输社区、医院、医疗科研机构、卫生监管部门记录的所有信息的区域卫生信息平台；包括旨在运用尖端的科学和计算机技术，帮助医疗单位以及其它有关组织开展疾病危险度的评价，制定以个人为基础的危险因素干预计划，减少医疗费用支出，以及制定预防和控制疾病的发生和发展的电子健康档案（Electronic Health Record，EHR）。比如：社区医疗服务系统，提供一般疾病的基本治疗，慢性病的社区护理，大病向上转诊，接收恢复转诊的服务；科研机构管理系统，对医学院、药品研究所、中医研究院等医疗卫生科院机构的病理研究、药品与设备开发、临床试验等信息进行综合管理。公共卫生系统由卫生监督管理系统和疫情发布控制系统组成。 3．家庭健康系统。家庭健康系统是最贴近市民的健康保障，包括针对行动不便无法送往医院进行救治病患的视讯医疗，对慢性病以及老幼病患远程的照护，对智障、残疾、传染病等特殊人群的健康监测，还包括自动提示用药时间、服用禁忌、剩余药量等的智能服药系统。从技术角度分析，智慧医疗的概念框架（见智慧医疗方案架构图）包括基础环境、基础数据库群、软件基础平台及数据交换平台、综合运用及其服务体系、保障体系五个方面。基础环境：通过建设公共卫生专网，实现与政府信息网的互联互通；建设卫生数据中心，为卫生基础数据和各种应用系统提供安全保障。基础数据库：包括药品目录数据库、居民健康档案数据库、PACS影像数据库、LIS检验数据库、医疗人员数据库、医疗设备等卫生领域的六大基础数据库。软件基础平台及数据交换平台：提供三个层面的服务：首先是基础架构服务，提供虚拟优化服务器、存储服务器及网路资源；其次是平台服务，提供优化的中间件，包括应用服务器、数据库服务器、门户服务器等；最后是软件服务，包括应用、流程和信息服务。综合应用及其服务体系：包括智慧医院系统、区域卫生平台和家庭健康系统三大类综合应用。保障体系：包括安全保障体系、标准规范体系和管理保障体系三个方面。从技术安全，运行安全和管理安全三方面构建安全防范体系，确实保护基础平台及各个应用系统的可用性、机密性、完整性、抗抵赖性、可审计性和可控性。

最近版上有不少人在讨论图像处理的就业方向，似乎大部分都持悲观的态度。我想结合我今年找工作的经验谈谈我的看法。就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握一维信号处理的基本知识，也要掌握图像处理的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时

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