１．　圖像采集：首先，需要獲取醫(yī)學(xué)圖像。這可以通過(guò)各種醫(yī)學(xué)成像設(shè)備（如Ｘ光機(jī)、ＣＴ機(jī)、ＭＲＩ機(jī)、超聲設(shè)備等）實(shí)現(xiàn)。采集到的原始圖像通常為數(shù)字化信號(hào)，以數(shù)字圖像格式存儲(chǔ)。２．　圖像預(yù)處理：在正式進(jìn)行圖像分析之前，通常需要對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，以提高圖像質(zhì)量。預(yù)處理方法包括去噪、平滑、對(duì)比度增強(qiáng)等，目的是使圖像更容易進(jìn)行后續(xù)處理和分析。３．　圖像分割：圖像分割是將圖像中不同的組織區(qū)域分離開(kāi)來(lái)，以便進(jìn)行特征提取和定量分析。常用的圖像分割方法有閾值分割、區(qū)域生長(zhǎng)、邊緣檢測(cè)、基于深度學(xué)習(xí)的方法等。４．　特征提?。簩?duì)分割后的圖像區(qū)域進(jìn)行特征提取，如形狀、紋理、顏色等。這些特征可用于描述和組織圖像中的病變部位、正常結(jié)構(gòu)等。５．　分類與識(shí)別：利用已提取的特征，對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行分類和識(shí)別。常用的方法包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（如支持向量機(jī)、決策樹(shù)等）和基于深度學(xué)習(xí)的方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）。６．　結(jié)果可視化和解釋：將分類和識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行可視化展示，以便于醫(yī)生和患者更好地理解和評(píng)估。此外，可通過(guò)生成可視化報(bào)告或動(dòng)畫(huà)，詳細(xì)解釋診斷結(jié)果和治療建議。７．　臨床應(yīng)用：將處理和分析后的圖像應(yīng)用于臨床實(shí)踐，如診斷、治療、康復(fù)評(píng)估等。

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