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文档摘要

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基于形变模型的医学图像分割：原理、算法与应用新探

一、引言

1.1研究背景与意义

医学图像分割作为医学图像处理领域的关键技术，在现代医疗体系中发挥着举足轻重的作用。随着医学成像技术的飞速发展，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层显像（PET）等，大量高质量的医学图像得以获取。这些图像包含了丰富的人体生理和病理信息，然而，原始的医学图像往往是复杂的、高维的数据，需要通过图像分割技术将其中的不同组织、器官或病变区域准确地划分出来，以便为后续的医学分析和诊断提供基础。

在临床实践中，医学图像分割的应用极为广泛。例如，在肿瘤诊断方面，精确的分割能够清晰界定肿瘤的边界和范围