在生物医学工程领域，图像处理技术正逐渐成为提升诊断精度和效率的关键工具，一个核心问题是：如何通过先进的图像处理算法，有效减少医学影像中的噪声和伪影，同时增强目标组织的特征，以实现更精确的诊断？
答案在于结合深度学习和传统的图像处理技术，利用卷积神经网络（CNN）对医学影像进行预处理，可以自动识别并去除图像中的噪声和伪影，同时保留重要的解剖学特征，随后，采用形态学滤波、边缘检测等传统方法，进一步增强目标组织的轮廓和纹理信息，为医生提供更加清晰、准确的诊断依据。
通过多模态影像融合技术，将来自不同成像设备的图像数据整合在一起，可以提供更全面的信息，有助于医生在复杂病例中做出更准确的判断，将CT图像与MRI图像融合，可以更清晰地显示肿瘤的边界和周围血管结构，为手术规划提供重要参考。
通过深度学习与传统图像处理技术的结合，以及多模态影像融合技术的应用，我们可以显著提升生物医学工程中的诊断精度和效率，这不仅为患者带来更精准的治疗方案，也为医学研究和临床实践提供了强有力的技术支持。
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通过精细的图像处理技术，如增强、分割与特征提取等手段在生物医学工程中应用可显著提升诊断精度。
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