医学超声液性病变图像多见数个无回声区，呈“蜂窝状”，边界不清晰，为了清晰地提取医学超声液性病变图像的边缘，进一步为临床诊断提供可靠依据，在此将几种不同的边缘检测算法应用于医学超声液态病变图像中，经实验结果得出，经典的边缘检测算法不能很好地提取图像的边缘，而基于Snake模型的边缘检测算法，人为设定边缘控制点，智能动态调整曲线，获得了很好的边缘提取效果，具有很高的临床应用价值。

综述：深度学习在MRI图像中的应用 Applications of Deep Learning to MRI Images: A Survey

清华大学出品的深度学习全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）第1章 深度学习的来源与应用。 （2）第2章 深度学习的数学基础。 （3）第3章 人工神经网络与深度学习。 （4）第4章 神经网络的正反向传播。 （5）第5章 深度学习模型。 （6）第6章 深度学习开源框架。 （7）第7章 深度学习在图像中的应用。 （8）第8章 深度学习在语音中的应用。 （9）第9章 深度学习在文本中的应用。 （10）第10章 深度学习前沿发展。

[摘 要]为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用，分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像c 本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤，说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试，对该算法进行实验验证，利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取3 对实验结果进行分析得出结论，Canny算子检 测出的边缘完整、连续旺细锐。从实验结果中可以看出，这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用，对于利用计算机进行医学阁像处理有着重要的现实意义。 [关键词]Canny算子;边缘检测;医学罔像;高斯函数

MRF 在图像中的应用 讲解的很详细MRF 在图像中的应用 讲解的很详细

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