矩阵分析在医学图像处理中的应用(2)

本实验利用灰度共生矩阵的方法对M RI 的T 2W I 图像的灰度信息进行了特征提取, 发现能量和熵这两个特征值可能反映了M S 脑白质的微观结构改变, 由于实验样本有限, 影响疾病的因素多种多样, 针对疾病的不同分型, 我们仍需要进一步扩大样本对其进行深入研究, 继续寻找这些特征与M S 患者脑白质微观改变之间的联系。

八、结束语

把传统的图像处理引用到对矩阵的分析当中,提出了图像处理的矩阵分析方法,这种方法为图像处理提供了良好的数学实现途径。由于矩阵思维的介入把图像处理转化为二维的矩阵分析,这种转化更会促进我们运用数学思维来解决图像处理问题,从而使得图像处理多了一种有力的实现工具。

当然这只是矩阵分析众多应用中的一个，矩阵分析在工程应用中是非常重要的，因此学习好矩阵分析相当于掌握了一种有用的工具，无论是在以后的学习研究或是工作中都是非常有用的。