图像处理在医学影像中的实际应用
每天都有成千上万的患者走进医院做CT、核磁共振或X光检查。这些设备生成的原始图像并不是医生直接用来诊断的最终结果。在图像到达医生面前之前，背后已经经历了一系列复杂的图像处理技术操作。
比如，当你因为膝盖受伤做了MRI扫描后，机器输出的是一组灰度层次相近、对比度不高的切片图像。如果不经过增强处理，细微的软组织损伤很容易被忽略。这时候，图像增强技术就派上用场了。通过直方图均衡化或对比度拉伸，原本模糊的韧带轮廓会变得清晰可见。
去噪与图像清晰化
医学影像常受设备精度和患者移动影响，产生噪声。尤其是在低剂量CT中，为了减少辐射，信号强度降低，图像会出现“雪花点”。使用高斯滤波或非局部均值去噪算法，可以在保留关键结构的同时平滑背景干扰。
例如，一个肺部CT序列在加入非局部均值滤波后，小结节的边界更清晰，有助于早期肺癌筛查。
<?python
# 示例：使用scikit-image进行非局部均值去噪
from skimage import io, restoration, img_as_float
import numpy as np
image = img_as_float(io.imread('lung_ct_slice.png', as_gray=True))
denoised_image = restoration.denoise_nl_means(image, h=0.03, fast_mode=True)
io.imsave('denoised_lung.png', denoised_image)
?>图像分割辅助病灶定位
肿瘤、出血区域或器官边界的自动识别依赖图像分割技术。阈值分割适合对比明显的场景，比如骨骼与周围组织的分离；而更复杂的场景则采用区域生长或U-Net这类深度学习模型。
在脑卒中患者的MRI中，利用分割算法可以快速标出缺血区域体积，帮助医生判断病情严重程度和治疗方案。
这种处理不仅提升诊断效率，还能减少人为误差。过去靠肉眼估算梗死面积可能偏差超过20%，现在算法辅助下可控制在5%以内。
多模态图像融合提升信息维度
有些疾病需要结合多种影像类型来分析。例如，PET-CT将代谢活跃区域（来自PET）叠加到解剖结构（来自CT）上，精准定位肿瘤位置。
这个过程涉及图像配准——先把两组不同分辨率、不同角度的图像对齐，再进行像素级融合。常见的方法是使用互信息作为相似性度量，实现跨模态匹配。
一位癌症患者在接受治疗评估时，医生通过融合前后的PET-CT图像对比，能清楚看到肿瘤代谢活性是否下降，从而判断化疗是否起效。
三维重建让病变立体可视
二维切片难以直观展示复杂结构。通过将上百张连续CT切片堆叠并渲染，可以生成心脏、血管甚至胎儿的三维模型。
产科医生在面对复杂胎盘植入病例时，借助三维重建提前规划手术路径，避免术中大出血风险。这类可视化也常用于向患者家属解释病情，比看一堆黑白片子更容易理解。