方案重要性

      随着医疗辅助诊断技术的发展，通过分析医疗图像从而进行疾病检测和诊断成为医疗诊断的重要手段，研究医疗图像的分割方法也成为实现 医学图像的 检测和识别的基础。通过对医学图像进行优化分割，从中提取医学图像的病灶相关性特征量，有助于实现对疾病的准确判断和诊疗，对疾病诊断、图像引导手术等具有重要意义。 新方案简述：

      真尚有的医疗图像阈值分割方案首先构建医疗图像的二值化特征采样模型，结合阈值检测方法对其进行信息增强和网格配对，建立最佳阈值区域生长模型；其次，在最大连通图区域中，根 据 背景像素强度定位边缘轮廓检测和邻域像素之间的位置，提取其中的病灶关联特征点；最后，利用量子蚁群 算法进行多层特征分解，构建医疗图像阈值分割的多层特征分割模型，实现图像的阈值分割，输出信噪比提升最高可达18.7%，处理时间可缩短50%。

      亮点：

      1、信噪比高：同其他传统方法对比，输出信噪比提升最高可达18.7%。

      2、处理时间短：同其他传统方法对比，处理时间可缩短50%。

      3、准确度高：本文方法利用量子蚁群算法对医疗图像进行了多层特征分解，所构建的多层特征分割模型能够准确定位阈值边界。

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      真尚有科技提供各种不同领域不同技术检测方案，我们不仅仅提供各种技术方面的支持，基于我们在行业内超过15年的积累，协助客户一起把原始需求迭代为完整方案，最终服务您的方案蓝图反而是我们更注重的地方。我们始终相信成交靠缘分，不管您是否从我们这里采购，我们都非常乐意为您服务。