影像組學(xué)與人工智能系統(tǒng)，計算機圖形學(xué)圖形圖像處理人工智能和模式識別四個學(xué)科之間的聯(lián)

來源：整理時間：2023-05-16 07:23:55 編輯：智能門戶手機版

1，計算機圖形學(xué)圖形圖像處理人工智能和模式識別四個學(xué)科之間的聯(lián)

計算機圖形學(xué)是一種使用數(shù)學(xué)算法將二維或三維圖形轉(zhuǎn)化為計算機顯示器的柵格形式的科學(xué)；圖形圖像處理泛指如何對各類圖形或圖像進行各種處理；人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)；模式識別是人類的一項基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進行“模式識別”。隨著20世紀40年代計算機的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們希望能用計算機來代替或擴展人類的部分腦力勞動，從而提高模式識別的自動化程度，因此模式識別在20世紀60年代初迅速發(fā)展并成為一門新興學(xué)科。綜上所述，我覺得計算機圖形學(xué)偏向于研究使用計算機技術(shù)處理圖形的一些基礎(chǔ)方法，而圖形圖像處理則是各種處理的統(tǒng)稱。人工智能偏重于研究模擬人類智能的方法，而模式識別本身就是人類智能的一部分，當然人們同樣希望能使用計算機或其它手段模擬人類進行模式識別。

計算機圖形學(xué)圖形圖像處理人工智能和模式識別四個學(xué)科之間的聯(lián)

2，人工智能醫(yī)學(xué)影像能解決哪些問題

很多問題，有報道稱其可以替代影像醫(yī)生

隨著醫(yī)學(xué)影像智能化診斷的快速發(fā)展，為了滿足愈加復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分析和處理要求，人工智能方法成為近年來醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展的一個研究熱點。本文對近五年來人工智能方法在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用的新進展進行綜述。方法：將應(yīng)用在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域主要的幾種人工智能方法進行了分類總結(jié)，討論了這些方法在醫(yī)學(xué)圖像處理各分支領(lǐng)域的應(yīng)用，分析比較了不同方法間的優(yōu)缺點。結(jié)果：人工智能方法應(yīng)用主要在醫(yī)學(xué)圖像分割、圖像配準、圖像融合、圖像壓縮、圖像重建等領(lǐng)域；包括蟻群算法、模糊集合、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群算法、遺傳算法、進化計算、人工免疫算法、粒計算和多agent技術(shù)等；涉及mr圖像、超聲圖像、pet圖像、ct圖像和醫(yī)學(xué)紅外圖像等多種醫(yī)學(xué)圖像。結(jié)論：由于醫(yī)學(xué)影像圖像對比度較低，不同組織的特征可變性較大，不同組織間邊界模糊、血管和神經(jīng)等微細結(jié)構(gòu)分布復(fù)雜，尚無通用方法對任意醫(yī)學(xué)圖像都能取得絕對理想的處理效果。改進的人工智能方法與傳統(tǒng)圖像處理方法的結(jié)合，在功能上相互取長補短，將是醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)重要的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)影像；醫(yī)學(xué)圖像處理；人工智能

人工智能醫(yī)學(xué)影像能解決哪些問題