期刊简介
《天津药学》杂志创刊于1989年春,由天津市医药集团有限公司(原天津市医药管理局)主管，天津市药学会主办，《天津药学》编辑部编辑出版的药学领域综合性刊物。《天津药学》杂志为双月刊，每双月末出版。国内外公开发行，国内统一刊号CN12-1230/R，国际标准刊号ISSN1006-5687。本刊旨在宣传党和国家医药卫生方针、政策、交流医药学术理论与实践，坚持为医药卫生行业服务，为医药企业提供最新的科技信息，为推广医药企业技术创新的科技信息、推广科技成果,为企业与科研院所，医院药学架起产、学、研合作的桥梁，成为广大医药科技工作者学术交流的阵地，为发展、培养、宣传医药人才服务，为科技兴药服务。本刊是《中国药学文摘》确认的核心期刊，也是中国中文科技期刊中文数据库的信息源之一。经中国科学文献计量评价研究中心和中国学术期刊(光盘版)编委会认定《天津药学》杂志为《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊，并有《中国期刊网》、《中国学术期刊(光盘版)》全文收录。本刊主要栏目：专论、实验研究、综述、医药工业、中药、医院药学、药品不良反应、药品质量检验、世界药物、医药管理、简讯、学会园地等
常用的医学图像处理算法
时间：2024-02-27 11:24:18
常用的医学图像处理算法有很多种，下面列举一些主要的算法：
图像预处理算法：包括滤波、平滑、增强等操作，用于改善图像质量，减少噪声，增强感兴趣区域等。例如，中值滤波、高斯滤波等可以用于去除图像中的噪声；直方图均衡化可以用于增强图像的对比度。
图像分割算法：用于将图像中的不同区域或目标分离开来。常见的分割算法有阈值分割、边缘检测、区域生长、分水岭算法等。这些算法可以根据像素灰度值、颜色、纹理等特征将图像划分为不同的区域。
特征提取算法：用于从图像中提取出有意义的特征，以便于后续的分类、识别或量化分析。常见的特征包括形状特征、纹理特征、颜色特征等。这些特征可以通过不同的算法进行提取，如SIFT、SURF、HOG等。
图像配准算法：用于将两幅或多幅医学图像进行对齐，以便于比较和分析。图像配准通常涉及到图像变换（如平移、旋转、缩放等）和相似性度量（如互信息、均方误差等）。
图像融合算法：用于将多源或多时相的医学图像融合在一起，以提供更全面的信息。图像融合可以通过像素级融合、特征级融合或决策级融合等方法实现。
三维重建算法：用于从二维医学图像序列中重建出三维结构。常见的三维重建算法有体绘制和面绘制两种。体绘制通过计算光线穿过体数据的累积颜色来生成三维图像；而面绘制则通过提取体数据的等值面或轮廓线来生成三维表面模型。
深度学习算法：近年来，深度学习在医学图像处理领域取得了显著的进展。通过训练深度神经网络模型（如卷积神经网络CNN），可以自动学习从医学图像中提取特征和进行分类或分割等任务。深度学习算法在医学图像识别、病变检测、病灶定位等方面具有广泛的应用前景。
以上列举的算法只是医学图像处理领域中的一部分，实际上还有很多其他的算法和技术可以根据具体的应用需求进行选择和使用。