基于MATLAB医学影像的重建与分析文献综述

医学影像技术作为现代医学的重要组成部分，为疾病的诊断、治疗和预后评估提供了重要的依据。

医学影像重建与分析是医学影像技术的核心环节，其目的是从采集到的原始影像数据中提取出有价值的临床信息。

MATLAB作为一种强大的科学计算软件，凭借其丰富的工具箱和函数库，为医学影像的重建与分析提供了高效便捷的解决方案。

本文首先介绍了医学影像重建与分析的基本概念、研究意义以及MATLAB在其中的应用优势；其次，回顾了医学影像重建算法、图像分割技术、特征提取与选择方法、图像分类与识别技术的研究现状，并对各种方法的优缺点进行了比较分析；接着，重点阐述了基于MATLAB的医学影像重建与分析的主要方法，包括图像预处理、重建算法实现、重建结果评估、图像分割、特征提取、图像分类等；然后，对国内外相关研究成果进行了综述，并探讨了该领域未来发展趋势。

关键词：医学影像；图像重建；图像分析；MATLAB；文献综述

##1.1医学影像技术概述医学影像技术是指利用各种物理原理或化学方法获取人体内部结构和功能信息的成像技术。

常见的医学影像技术包括X射线成像（X-CT）、磁共振成像（MRI）、超声成像（US）、正电子发射断层成像（PET）等。

这些技术各有优缺点，在临床应用中需根据实际情况选择合适的成像方式。

##1.2医学影像重建的意义医学影像重建是指利用计算机算法将采集到的原始影像数据转换成可供医生诊断的图像的过程。

其意义主要体现在以下几个方面：提高图像质量:原始影像数据往往存在噪声、伪影等问题，影响医生对病灶的观察和判断。