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计算机视觉系统的技术分析

发布日期:2021/09/29
  人类主要通过视觉系统来获取信息,从而对事物形成认知。在此过程中,由于主观、客观原因的影响,导致了视觉系统获取信息的能力有限。计算机视觉系统通过相关技术以及机器来达到获取信息的目的。相对于人眼其提升了信息的准确性以及处理速度。该文分析了计算机视觉发展相关技术。
1.数字图像处理技术
计算机视觉技术能够将图像信号转化为数字信号,并且利用计算机识别处理技术来完成对图像的预处理。从而将分析的图片进行处理来提高图片质量以及清晰度,让相关信息更好地呈现出来。给人们提供参考,从而更好的制定相关方案。在处理过程中主要应用了去除噪声、强化高频信息等技术。
2.神经网络模型的训练
神经网络模型的设计主要仿照动物大脑结构,从信息处理的角度出发来思考解决相关问题,构建数学模型、做抽象处理,根据链接方式以及内部参数的差异构建出不同的神经网络。从本质上来讲,神经网络属于数据模型,每个节点相当于大脑内部的神经元,神经网络的“神经元”即函数。神经网络的“相邻神经细胞激素传递”即两个节点间数据的传输。神经网络模型能够处理分析海量图片资源,并且从中提取需求的信息,再将特征值输入到神经网络中,同国函数处理得到最终的处理结果。并将分析结果不断地迭代处理直至达到预期的效果。近年来,随着神经网络模型技术的发展,出现了更为成熟的网络结构,例如卷积神经网络,提升了人工智能在计算机视觉领域的性能效果。
3.计算机视觉在医学领域的中的应用
近年来,随着计算机视觉技术的跨越式发展,国内外对其研究逐渐深入,研究内容也较为广泛,应用内容亦是如此。替代人工,将人从重复性或者繁复的工作中脱离出来同时保障机械操作的效率以及准确性,是计算机视觉技术发展的最终目标。所以,在计算机视觉技术发展过程中应注重各个领域实际生活中诸多问题的解决。根据实际需求提升计算机的环境适应能力、能够模仿人的思想以及动作并在一定程度上能够理解人类世界。计算机技术能够通过自动化装置,促使机器具备适应环境以及基础决策的能力,从而帮助各个领域人们解决实际问题。随着计算机技术以及设备研究的深入发展,计算机 视觉技术逐渐被应用于各个领域的诸多生活场景中。例如,火车站、机场的人工智能安检、智能导航系统以及教学场景模拟中所采用的人机交互、自动化制造业等。医学领域是计算机视觉技术应用效果较为显著的领域之一。
计算机硬件以及计算机软件的发展对于医学图像的发展有着重要的影响。传统的医学图像研究重点主要为成像技术、设备等,随着就诊需求的增多,传统的医学图像技术效率低下、准确性低等问题逐渐暴露出来。随着计算机技术的发展,许多计算机技术被广泛应用到医学成像领域,其中计算机视觉相关技术的应用取得了显著的效果。计算机视觉技术主要从处理、分析、理解等3个部分协助医学图像的处理。通过计算机视觉技术对图像的处理能够更加准确地获取医疗诊断的特征信息,缩短诊断时间的同时还有利于诊断准确性的提升。计算机视觉技术在医学图像发展中的应用是一个程序化的过程,在临床应用中首先对医学图像进行数字化处理,在利用计算机数据分析技术来发现病变位置,将病变从正常结构中分离出来。其次,利用计算机视觉技术对于病变进行分析处理,明确病变的位置、大小、密度以及形态特征。最后,将处理后的数据传入到统计算法中构造统计系统,对于患者的病情进行综合分析,协助医生做出病情诊断。
目前,计算机视觉技术在医学图像发展中的应用主要体现在病理切片图像、腺体分割以及X射线片中。该文分析总结如下:①病理切片图像。病理分析是临床中癌症诊断的重要依据,在传统的图像处理中主要采用人工阅片的形式,但是人工阅片存在主观影响较大、用时长等问题。计算机视觉技术的应用弥补了人工阅片的不足,能够快速准确地分析病理切片。例如,白细胞是病理检测的重要评定标准,但细胞核类别较多,个体之间患病程度不同,给人工检测带来了困难。但对于计算机视觉系统而言,分析白细胞不再是难题,能够快速识别细胞之间的差异。②腺体分割。腺体存在于人体多个器官之中,是人体重要的生理结构之一,也是临床诊断中评价癌细胞扩散依据之一。利用计算机视觉系统能够提升癌症扩散的发现几率,降低癌症扩散的风险。③X射线片骨折程度的依据之一。但是在X射线拍片过程中,由于医生的处理方式不同,到时误诊、漏诊的情况时有发生,不利于及时诊断处理,引发病情进一步恶化。人工智能的计算机视觉系统能够有效解决此问题,帮助医生制定科学合理的治疗方案。

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