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本案例研究表明MATLAB如何被用于医疗成像问题。给定的MRI扫描中，第一区段从所述头部的其它部分的脑质量，然后确定脑体积。也比较灰质和白质部分存在。这个例子的研讨会开发。它也被用
现代的三维（3-D）的医疗成像提供了潜力和前景为科学和医学的重大进展，为生产高质量图像。它已经发展成为最重要的一个领域内，由于科学成像能快速、持续的发展计算机化的医学图像可视化在分
FCM是一种实用的算法，在医学图像分割中被广泛应用，有很多的改进措施，本程序是基于FCM来分割MRI人脑图像MRI-brain-segmentation-using-FCM
主动形状建模可以用于手势识别，它还可以用于医学图像处理中的视图分类目的。
视网膜眼底照片，广泛应用于诊断和治疗各种眼 糖尿病视网膜病变、 青光眼等疾病。医学图像分析和处理 在医药领域，特别是在非侵入性的治疗中具有重要的意义和 临床研究。通常由受过专门训练
特征提取是图像分割或分类的重要程序。这可以用于血管分割或分类。Gray_level 功能是获得与邻近像素的强度级别进行的基于的操作或否则称为相邻的像素为单位）。在这里，给作为输入
它将有助于提高质量的 image.it 将从医学图像删除散斑噪声。
它将有助于提高图像质量，分析任何医学图像。准确将采取医疗决定，由医生给病人适当药物
NSRFilters 此函数实现对图像应用各种过滤器 作为指定在纸上题为"找出的一般倾向 散斑的超声图像降噪"由 Juan L.马特奥 Antonio Fernández C
肿瘤检测是非常有用的在医学图像处理。这 是肿瘤的超声图像检测算法。
在遥感、医学、安检等图像处理中，为了观察和分析图象数据，常采用将灰度图像映射到彩色空间的方法，这种方法称为伪彩色处理。其中灰度级到彩色变换伪彩色处理技术将灰度图像变成具有多种颜色渐
人体器官分类系统在Matlab：该项目可人体器官，如肺，肝，心，脑等进行分类HOCS：首先加载训练数据后，它可以将器官分类