图像处理与分析：
- 图像重建：从采集的信号中重建出可视的图像，关键技术包括滤波反投影（FBP）、代数重建技术（ART）等。
- 图像分割：将图像分成感兴趣的区域 (ROI)，常用于病变检测与诊断。
- 图像配准：将不同时间或不同设备获取的图像进行对齐，以便于比较和分析。
- 计算机辅助诊断（CAD）：利用算法帮助放射科医生识别和诊断疾病。
应用领域：
- 临床诊断：用于疾病的早期诊断、疗效监测和病理分析。
- 研究发展：在生物医学研究和药物开发中，通过影像技术进行生物标志物的检测和功能成像。
- 治疗指导：在放射治疗、介入性治疗等过程中，通过影像技术提供实时指导。
发展方向：
- 数字化与智能化：医学影像逐渐向数字化、自动化和智能化发展，如使用深度学习进行图像分析和处理。
- 多模态成像：结合多种成像技术，提供更全面的疾病信息，例如结合CT和PET进行肿瘤成像。
- 个性化医疗：利用影像数据与患者的遗传信息结合，实现个体化的治疗方案。
- 移动与远程医疗：推进远程影像诊断和监测技术，提高医疗可及性。
教育和研究：
- 各大高校和研究机构提供医学影像工程的相关学位和研究项目，培养专业人才。
- 学术会议和期刊定期更新领域内的最新研究成果和技术进展。
关键挑战：
- 标准化与质量控制：保证影像数据的一致性和可靠性，以支持临床决策。
- 数据隐私与安全：如何在使用影像数据时保护患者隐私与数据安全。
- 多模态数据处理：如何有效整合不同成像模式的数据，提取有用的信息。
其他学术知识
广州医科大学主办 | 院士助力 | 独立出版
2025生物医学工程与医疗器械国际学术会议（ICBEMD 2025）
大会官网：https://ais.cn/u/fMJFjm【投稿可了解】
大会时间：2025年1月10-12日
大会地点：中国 · 广州
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