交互式的图像分析需要大量的图像应用系统软件支持，多种功能的图像应用软件支持3D图像导航、可视化显示及人机交互。还包括支持在灰阶图像上灵活地勾画出目标的轮廓交互式绘图功能。所有这些功能需求对医学图像分析的软件工具提出了很高的技术要求。即便具备了必要的计算机图像处理系统设施，在3D图像中人工勾勒出组织的轮廓特征也是非常乏味和耗时的，因而在临床影像分析应用中并不具有很好的可行性。此外，人工交互影像分析具有较大的主观性，在一定程度上它依赖于观察者的主观感觉和判断。不同观察者和同一观察者不同时间段进行人工影像分析，其测量值不可避免存在差异。计算机交互式图像分析在解剖组织器官轮廓特征勾画方面要求具有丰富的临床影像诊断经验的放射科医生来完成，根据专家的知识来提高测量的精度。计算机医学影像自动分析方法在一定的程度上能克服交互式人工影像分析存在的主观性这一缺陷。目前，已经开发出具有较高临床应用价值的全自动影像分析方法。在图像分割方面，分割算法能很好地在人脑MR图像上分割出脑白质、脑灰质和脑脊液。开发了实用的多模态图像的配准和融合方法。而且已有功能强大的脑功能分析系统，能完成脑功能区的准确定位和可视化显示。在医学图像解剖轮廓特征提取分析方面，由于医学图像解剖组织拓扑复杂，组织边界模糊和不连续，采用算法软件准确提取解剖轮廓具有挑战性，目前尚无金标准，计算机交互式影像分析仍不失为一种比较可行的方法。应用算法软件进行自动检测分析通常要求人工介入来校正自动算法产生的偏差。
三、计算机自动医学图像分析特点
计算机图像分析已有众多的适用方法，发展非常迅速，在计算机视觉、图像理解和计算、运动跟踪分析、模式识别和机器学习等方面得到了广泛的应用。比较合适临床应用的医学图像分析方法不是很多。医学图像有其自身的特点。医学图像数据和模型都相当复杂。医学图像中组织器官拓扑复杂。不同的人、相同的组织器官解剖形态差异明显，正常组织器官和病理组织器官差异更缺乏一定的规律性，这给计算机自动医学图像分析带来挑战。
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