Resumen

La segmentación diferente de los nódulos pulmonares utilizando el mismo algoritmo de segmentación puede conducir fácilmente a errores de segmentación excesivos. Por lo tanto, es necesario diseñar un algoritmo de segmentación eficaz para mejorar la precisión de la segmentación de imágenes. Basándose en el modelo oculto de Markov, este estudio procesó las imágenes ecográficas de nódulos pulmonares para mejorar sus resultados diagnósticos. Al mismo tiempo, este estudio se combinó con la imagen ecográfica de los nódulos pulmonares para procesar las imágenes ecográficas. Además, este estudio combina el algoritmo convex hull para el procesamiento de imágenes, utiliza el método vectorial mejorado para reparar, mejora la reconocibilidad de las imágenes, establece un algoritmo de extracción de características fiable y establece un modelo de diagnóstico integral. Por último, este estudio diseñó la prueba para el análisis del rendimiento. A través de la investigación experimental, se puede observar que el modelo construido en este estudio tiene ciertos efectos clínicos y puede proporcionar una referencia teórica para posteriores investigaciones relacionadas.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:estudio, nódulos pulmonares, imágenes ecográficas, algoritmo de extracción de características fiable, ciertos efectos clínicos, modelo de diagnóstico integral, algoritmo de casco convexo, algoritmo de segmentación eficaz, errores de segmentación excesivos, precisión de segmentación de imágenes
• Keywords:study, lung nodules, ultrasound images, reliable feature extraction algorithm, certain clinical effects, comprehensive diagnostic model, convex hull algorithm, effective segmentation algorithm, excessive segmentation errors, image segmentation accuracy