基于MVT的医学图像处理平台设计与实现
摘要
特征提取是医学图像处理过程的重要步骤，为疾病诊断提供了强有力的基础。设计一个医学图像处理平台，可实现影像数据的基本操作，提取癌症病灶区的特征，为后续诊疗工作提供数据支持。平台采用MVT开发模式，前端设计主要采用HTML5技术，算法层面设计引入Python相关的医学图像处理算法包。采用B/S架构实现前端显示与后端数据的联动，构成完整的医学图像处理系统。为验证平台提取特征的可用性，以乳腺癌为例，结合机器学习模型进行实验验证。结果表明，该平台可正常运行于计算机端，并且可进行医学图像的基本操作以及图像特征的提取，为后续诊疗工作提供数据支持。
关键词
医学图像处理; 平台设计; Python; B/S架构; 特征计算
0 引言
随着现代计算机技术与医疗手段的发展融合，医学图像处理技术成为发展最快的交叉领域之一，在疾病诊疗中发挥着不可替代的作用。医生、技师可以通过搭载图像处理技术的平台，从不同角度观察患者病灶区的形态、范围，结合自身临床经验，更加精准地对病灶区进行诊断，从而有效提高诊断效率和精确度。
1 相关研究
目前，国内外已有很多研究人员对医学图像平台进行了开发研究，这些平台大多以ITK（Insight Toolkit）［1］和VTK（Visualization Toolkit）［2］开发工具包为底层技术支持，实现对影像数据的全方位展示，辅助医生对癌变区域进行分割、配准、重建等。例如，德国肿瘤研究中心研发了开源医学影像交互平台Medical Imaging Interaction Toolkits［
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