數字圖像有幾個好處，例如更快且處理成本低廉、易於存儲和通信、即時質量評估、在保持質量的同時進行多次復制、快速且經濟的複制以及適應性強的操作。 數字醫學圖像在日常生活中發揮著至關重要的作用。 醫學成像是產生身體內部結構可見圖像的過程，用於科學和醫學研究和治療，以及內部組織功能的視圖。 這個過程追求障礙識別和管理。

2D 和 3D 醫學成像包括許多技術和操作，例如圖像獲取、存儲、呈現和通信。 可以在多個維度上處理 2D 和 3D 圖像。 根據特定問題的要求，必須在應用合適的算法時識別 2D 或 3D 圖像的各種特徵。 這些圖像處理技術始於 1960 年代，並被用於太空、臨床、藝術和電視圖像改進等領域。 在 1970 世紀 2000 年代，隨著計算機系統的發展，圖像處理的成本降低了，處理速度也變得更快了。 在 2020 年代，圖像處理變得更快、更便宜、更簡單。 XNUMX年代，圖像處理成為更精準、更高效、自主學習的技術。

本書重點介紹了用於 2D 和 3D 醫學圖像處理技術的強大而新穎的方法框架。 這些章節使用各種醫學圖像處理技術探討了醫學領域現有和新興的圖像挑戰和機遇。 本書討論了人工智能和機器學習在醫學圖像處理中的實時應用。 作者還討論了這些系統的設計和應用需求的實現策略和未來的研究方向。

這本書將有益於醫學圖像處理領域的研究人員，以及那些希望促進不同學科研究人員相互理解的人，這些學科結合了 AI 和機器學習。

特色

突出了醫學圖像處理技術的穩健和新穎方法的框架
討論醫學影像設計和應用需求的實現策略和未來研究方向
檢查實時應用需求
探索醫學領域現有和新興的圖像挑戰和機遇