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一种面向CBCT图像的密度峰值超像素预处理方法，将CBCT图像的Hu值转化为像素亮度值，通过计算每个像素的局部密度和距离，得出每个像素的决策值，根据决策值确定出目标数目的聚类中心，然后计算每个像素和聚类中心的加权距离并为像素赋上标签生成超像素，再对不合理的超像素区域进行合并，得到CBCT区域级图像。本发明利用局部密度峰值聚类的超像素分割，提高了CBCT图像预处理的便捷性和有效性，降低了预处理的图像损失率。

一种基于全局光流法的肺部肿瘤自动检测跟踪方法，包括以下步骤：1)对X光拍摄视频进行预处理，对图像进行包括增强等处理，提高肺部病理辨识度；2)设置一段“准备时间”，用于医生先行手动对准患者肺部，对准后开始全局光流法检测；3)光流法开始检测时，对X光摄像设备采集到的连续图像进行估计，并比较各移动物体的光流值大小；4)针对光流值最大的局部流场进行框选，以一个大小可变的不断逼近的多边形框将肿瘤框选出来，并作为整个运行过程的追踪目标；5)对所选取的目标，也就是肿瘤，通过光流估计进行跟踪；6)利用均值漂移作为目标运动的跟踪器，追踪目标区域的直方图分布。本发明鲁棒性强、误差低、灵敏度高。

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种肾活检切片影像优化增强方法，包括：采集若干肾活检切片灰度图；根据肾活检切片灰度图中像素点灰度值的变化情况，对肾活检切片灰度图进行区域划分，得到若干初始细胞区域；根据肾活检切片灰度图中不同区域的整体灰度差异情况、同一区域内不同边缘上形状排布的差异情况以及区域大小差异情况，得到每个初始细胞区域的肾活检特征系数；根据肾活检特征系数调整灰度区间，对每张肾活检切片灰度图进行优化增强。本发明提高了肾活检切片影像的增强效果，提高了肾活检切片检测的效率。

本发明公开了一种肺部图像处理方法及图像处理设备。其中，方法包括：获取肺部图像；使用图像处理模型处理所述肺部图像，得到肺结节信息，所述肺结节信息用于描述肺结节的生长情况；生成包含所述肺结节信息的处理报告。还公开了相应的图像处理设备。本发明利用图像处理模型对肺部图像进行处理，检测了肺结节状态，用以描述结节的生长状况，有效提高了肺部图像处理的效率。

本发明属于医学图像处理领域，提供了基于GPU医疗内窥镜图像的处理方法、系统和介质，本发明利用GPU的强大并行处理能力显著提升了内窥镜图像的采集、预处理、特征点检测、图像校正及病理特征识别的速度和准确性。通过执行GPU加速的滤波算法和直方图均衡化，增强了图像质量，而GPU优化的SIFT算法则有效提高了特征点匹配的准确度。仿射变换模型的估计和图像的变换校正进一步纠正畸变，确保了图像数据的准确性。最终，利用预训练的深度学习模型在GPU上实现快速的卷积神经网络前向传播，实时识别病理特征，并辅助临床诊断。极大提高了临床诊断的效率和准确性，为医生提供即时的诊断辅助，从而改善了医疗服务质量。

本发明公开了一种非接触式呼吸监测的方法。该方法包括：定位深度视频流中被监测者胸腹部区域；对深度视频流中每一帧图像的胸腹部区域数据降维；对降维后的数据计算方差，得到胸腹部变化程度序列；对胸腹部变化程度序列进行低通滤波，得到降噪后的呼吸变化序列；根据呼吸变化序列计算出呼吸频率以及呼吸暂停时间。本方法解决了接触式监测呼吸可能带来的干扰被监测者呼吸过程的问题，降低了硬件成本与设备的复杂性。