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计算机图像识别新技术有望成为医学诊断帮手

最近，以色列魏兹曼研究院计算机科学家艾坦沙龙博士正在与美国马萨诸塞综合医院的梅拉夫-格伦博士合作开发一种通过分级比较提高计算机识别物体的新方法。该技术将有望使计算机具备与人脑类似的图像识别能力。

　　研究人员先让计算机比较图像中的每个像素，并根据亮度将其分组，然后按照结构、形状等特征进一步比较，将特点相同的进行合并。随着识别的深入，比较的参数越来越多，也越来越复杂。通过这样由低到高的一系列比较分类，计算机即可从背景中将物体区分出来。

　　接下来是更具挑战性的工作——识别物体。为了让计算机识别所见到的物体，如一副眼镜。研究人员先让计算机将眼镜图像分解为不同的片断，然后将其与数据库中所有眼镜片断相比较，根据不同特征进行比较分类，最后从数据库中找出特征与之完全相同的眼镜，从而实现图像识别的目的。

　　在耶路撒冷哈达沙大学附属医院放射专家古慕瑞的帮助下，研究人员用该技术对核磁共振扫描的脑损伤图像进行了分析识别。数据处理过程与物体识别相同，脑图像被分解为不同片断，每个片断根据亮度、结构、形状、位置等特征进行分类，然后由计算机对不同片断进行检测，判断该区域是否健康。

　　结果显示，计算机标明的受损伤区域有60%—70%与医生的判断相符。研究人员称，这一结果令人鼓舞。他们计划进一步拓展这项技术的应用范围，使其成为多学科的医学诊断助手。