骨科疾病诊断：基于医学图像处理的关键技术研究

本篇硕士学位论文《基于医学图像处理关键技术的骨科疾病计算机辅助诊断系统》由胡颜民撰写，其专业背景为控制科学与工程，导师为王剑副教授，隶属于华南理工大学自动化科学与工程学院。论文的研究焦点集中在医学图像处理的关键技术上，特别是如何利用这些技术来辅助骨科疾病的诊断。 论文主要探讨了在医疗领域中，通过深度学习、图像分析和特征提取等技术，对医学影像数据进行预处理、分析和解读的过程。这可能包括骨骼的三维重建、骨折检测、骨质疏松评估以及关节炎等疾病的早期识别。通过算法优化，系统能够自动或半自动地辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率，减轻医生的工作负担。 研究过程可能涉及多种图像处理方法，如边缘检测、形态学操作、滤波技术、机器学习模型（如支持向量机、卷积神经网络等）的训练和应用。此外，论文还可能讨论了数据采集、标注、质量和隐私保护等关键问题，确保了医疗信息安全和患者隐私的合规性。 论文提交于2020年6月，并在同年7月进行了答辩，最终于华南理工大学获得工学硕士学位。在论文的版权使用授权书中，作者确认了对自己研究工作的原创性，以及对学校关于学位论文使用和公开的规定的共识。 这篇论文不仅是一次理论研究的实践，也是医学与信息技术结合的实际应用案例，展示了在现代医疗领域中，计算机辅助诊断系统如何通过医学图像处理技术推动医疗保健的进步。对于那些关注医学图像处理、人工智能在医疗诊断中的应用以及骨科疾病研究的读者来说，这是一份有价值的学习资源。