医学图像可视化关键技术研究的中期报告该中期报告主要介绍了医学图像可视化关键技术研究的进展情况和下一步的计划。首先，报告总结了目前已经完成的工作，包括文献调研、数据收集和预处理、图像分割和特征提取。通过文献调研和数据收集，团队对医学图像的应用领域、数据集特点和标注方法有了更深入的认识。在图像分割方面，研究人员探索了多种基于像素的分割算法和基于区域的分割算法，并通过评估指标对算法结果进行了评估。在特征提取方面，通过卷积神经网络实现了自动特征提取，并将特征输入分类器进行分类。接下来，报告阐述了下一步的研究计划。首先，团队将进一步完善数据集的标注工作，以提高算法的准确度和稳定性。其次，研究人员将进一步探索医学图像分割和特征提取算法的改进方法，以提高算法的性能。同时，深入研究基于深度学习的医学图像可视化技术，并将实现自动诊断辅助系统。最后，报告总结了团队目前所面临的挑战和困难，包括数据集数量有限、算法复杂度高以及CPU计算速度限制等。团队将继续努力，克服这些困难，推进医学图像可视化技术的发展。