《表1 实验结果：对基于孤立点分析的医学图像处理探讨》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《对基于孤立点分析的医学图像处理探讨》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

运用算法对医学图像进行处理，能够完成矢量组中孤立点标记。赋予特殊标记的矢量较多，在不同聚类矢量组中分布。在聚类粒度较大时，矢量组中矢量较少，孤立点极少存在，反之可以得到较多孤立点。根据孤立点与图像特定区域的关系，还要对孤立点对应的聚类参数矢量进行还原，以便为医生诊断提供辅助。在一组脑医学图像中，不仅包含病变引起异常的对象，也包含个体差异引起异常的对象，因此还要交由医生进一步判断[5]。如表1所示，为孤立点分析结果与医生临床诊断结果的比较，针对20例患者脑部医学图像进行处理发现15个孤立点，来自于10名患者，与医生实际诊断得到的8名患有脑部疾病的数据相比，已经能够实现初步筛查，为医生诊断提供辅助。但根据可视化的孤立点分析结果，医生能够直接发现异常区域，所以可以简化分析过程，提高医生诊断效率。