计算机图形学在医学影像处理中的‘隐身’挑战

时间：2025.01.12 分类：辅助诊断作者：tianluo 阅读：221

在医学影像的精准诊断中，计算机图形学扮演着至关重要的角色，一个常被忽视的挑战是“隐身”问题——即如何有效处理和减少图像中的伪影和噪声，以提升诊断的准确性。

在CT、MRI等医学影像的生成过程中，由于设备、患者移动或扫描参数设置不当，常会产生伪影和噪声，这些“不速之客”可能误导医生的判断，而借助计算机图形学中的图像滤波、去噪算法及深度学习技术，我们可以“擦除”这些“隐身”的干扰因素。

利用深度学习中的卷积神经网络（CNN），可以训练模型自动识别并去除图像中的伪影和噪声，使图像更加清晰、真实，这不仅提高了诊断的精确度，还为医生提供了更多可靠的依据。

计算机图形学在医学影像处理中的“隐身”挑战，虽不显眼却至关重要，它为医学诊断的精准性筑起了一道坚实的防线。