从开始研究医学图像开始阐述，阐述了各种方法，和本人的研究方法。这里是一个课题的开题报告，有用的可以下载下来参考一下，实际的操作实验还需要自己完善。

VC++简单医学图像处理系统源码

由于最近目标是完成基于深度学习的脑肿瘤语义分割实验，所以需要用到自定义的数据载入，本文参考了一下博客：https://blog.csdn.net/tuiqdymy/article/details/84779716?utm_source=app，一开始是做的眼底图像分割，由于使用的是DRIVE数据集，所以数据量很少，之前也是按照上面这篇博客标注了关于图片id的txt文件，但是这次是应用在kaggle脑肿瘤数据集上，kaggle脑肿瘤数据集百度云下载连接：链接：https://pan.baidu.com/s/12RTIv-RqEZwYCm27Im2Djw  提取码：tave  数据量挺大，再完全按

医学图像处理技术作为医学成像技术的发展基础，带动着现代医学 诊断产生着深刻的变革。图像增强技术在医学数字图像的定量、定性分析中扮演 着重要的角色，它直接影响到后续的处理与分析工作。本文以医学图像(主要为 X 光、 CT、 B 超等医用透视图像)为主要的研究对象，研究图像增强技术在医学图 像处理领域中的应用。本文通过对多种图像增强方法的图像处理效果进行了比较 和验证，最后总结出了针对医学图像的各项特点最有效的图像增强处理方法。

图像融合是数据融合的一个重要分支，它在遥感图像 处理、目标识别、医学、机器人视觉等方面具有广阔的应用 前景。将获取的对应同一场景的不同图像数据进行空问 匹配这个医学图像配准融合的详细程序

针对计算机辅助乳腺疾病诊断方法准确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进的 卷积神经网络（CNN）的乳腺疾病诊断方法．该方法从以下3个方面做了改进：(1)设计双通道 卷积神经网络来解决单通道特征提取不充分的问题；(2)采用Dropout技术有效地防止过拟合现象；(3)采用支持向量机(SVM)代替传统的Softmax分类器以减少运算量，提高运算速度．测试结果表明：所提出的分类模型平均准确率高达92.31%，平均训练时间为968s，充分验证 了该方法的有效性。

建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务. 文中在简述基于内容的医学图像检索模型后,着重探讨和分析了检索模型中图像特征提取、特征选择与融合、相似度匹配、图像预过滤、相关反馈等核心技术和相关算法,以及一些最新的应用. 最后对基于内容的医学图像检索技术进行了展望.

基于感知哈希的鲁棒3D医学图像检索算法

用小波变换来实现医学图像的融合，主要是关于MR和CT图像的融合，效果还不错哦，不过比较简单，而且是未经优化的。

一种基于病灶提取和对比度增强的医学图像可逆数据隐藏新方案