
期刊简介
《中国针灸》杂志以各级医务工作者,尤其是针灸临床、教育、科研人员以及针灸爱好者为读者对象。其办刊宗旨是:提高为主,兼顾普及,丰富多彩,实事求是。《中国针灸》杂志力求做到既能反映我国较高的针灸学术水平,又能满足基层医生的一般需要。因此,栏目设置多样,如,“临床研究”“实验研究”“针刺麻醉”,反映针灸发展的学术水平;“临床报道”“专病治验”“单穴效方”“医案选辑”栏目实用性强、教人以技术;“文献与史料”“综述”“百家园”及“理论探讨”反映学术争鸣与发展;“经络与腧穴”反映经络和腧穴的研究进展与临床应用情况;“针家精要”专门介绍老专家的经验;“专病笔谈”对一个病进行系统研究探讨,寻找治疗该病的规律;“教学园地”为教师们提供一个交流平台。另外,杂志还登载消息简讯,报道学术动态,介绍新的医疗仪器,刊登各种进修培训信息,向读者推荐新书等。 《中国针灸》杂志以其丰富的内容,融学术性与技术性为一体的特点,获得了广大读者的喜爱,年发行量一直在30万册以上。同时,由于她的权威性和发行量大,吸引了众多的针灸医务工作者踊跃投稿。目前,年收稿量在2000份左右,用稿率为25%。 《中国针灸》杂志坚持正确的办刊方向,树立严谨的工作作风,严肃认真地选用稿件、编辑加工;校对中采用三校互校、主编把关,错字率一直控制在万分之一以下,杂志的学术质量、编辑加工水平都达到了同类杂志的较高水平,得到了期刊界的好评。1995年,在国家中医药管理局举办的首届全国中医药优秀期刊评比中,我刊获得二等奖;在1999年进行的第二届评比中,获一等奖。经过多年的努力,本刊已经成为中国科技核心期刊,中国医学专业核心期刊,全国中医药优秀期刊,并于2002年被美国《化学文摘》(CA)收录,2005年被美国生物医学期刊文摘(MEDLINE)收录。
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。