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1. 圖像采集：首先，需要獲取醫學圖像。這可以通過各種醫學成像設備（如X光機、CT機、MRI機、超聲設備等）實現。采集到的原始圖像通常為數字化信號，以數字圖像格式存儲。

2. 圖像預處理：在正式進行圖像分析之前，通常需要對原始圖像進行預處理，以提高圖像質量。預處理方法包括去噪、平滑、對比度增強等，目的是使圖像更容易進行后續處理和分析。

3. 圖像分割：圖像分割是將圖像中不同的組織區域分離開來，以便進行特征提取和定量分析。常用的圖像分割方法有閾值分割、區域生長、邊緣檢測、基于深度學習的方法等。

4. 特征提取：對分割后的圖像區域進行特征提取，如形狀、紋理、顏色等。這些特征可用于描述和組織圖像中的病變部位、正常結構等。

5. 分類與識別：利用已提取的特征，對圖像中的目標進行分類和識別。常用的方法包括基于機器學習的方法（如支持向量機、決策樹等）和基于深度學習的方法（如卷積神經網絡、循環神經網絡等）。

6. 結果可視化和解釋：將分類和識別的結果進行可視化展示，以便于醫生和患者更好地理解和評估。此外，可通過生成可視化報告或動畫，詳細解釋診斷結果和治療建議。

7. 臨床應用：將處理和分析后的圖像應用于臨床實踐，如診斷、治療、康復評估等。