【摘 要】
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特征提取是医学图像处理过程的重要步骤,为疾病诊断提供了强有力的基础.设计一个医学图像处理平台,可实现影像数据的基本操作,提取癌症病灶区的特征,为后续诊疗工作提供数据支持.平台采用MVT开发模式,前端设计主要采用HTML5技术,算法层面设计引入Python相关的医学图像处理算法包.采用B/S架构实现前端显示与后端数据的联动,构成完整的医学图像处理系统.为验证平台提取特征的可用性,以乳腺癌为例,结合机器学习模型进行实验验证.结果表明,该平台可正常运行于计算机端,并且可进行医学图像的基本操作以及图像特征的提取,
【机 构】
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太原理工大学生物医学工程学院,山西太原030024
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特征提取是医学图像处理过程的重要步骤,为疾病诊断提供了强有力的基础.设计一个医学图像处理平台,可实现影像数据的基本操作,提取癌症病灶区的特征,为后续诊疗工作提供数据支持.平台采用MVT开发模式,前端设计主要采用HTML5技术,算法层面设计引入Python相关的医学图像处理算法包.采用B/S架构实现前端显示与后端数据的联动,构成完整的医学图像处理系统.为验证平台提取特征的可用性,以乳腺癌为例,结合机器学习模型进行实验验证.结果表明,该平台可正常运行于计算机端,并且可进行医学图像的基本操作以及图像特征的提取,为后续诊疗工作提供数据支持.
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