模式识别在生物医学工程中的应用：要模式识别是一门研究对象描述和分类方法的学科，近年来将模式识别方法应用到生物医学上，成为摘生物医学工程内的一个热门话题。本文详细介绍了模式识别的基本方法及其在生物医学图像和生物信息学中的应用情况，阐述了它在生物医学工程中应用的实际意义，分析了它作为一交叉学科的发展前景。:
关键词模式识别；医学图像分析；计算机辅助诊断系统；生物信息学；图像处理；神经网络像结构，把一个图像看成语言构造，这时的1引言图像识别就相当于检查图像所代表的某一模式识别诞生与20世纪20年代，随着类句型是否符合事先规定的语法，如果语法40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴正确就识别出结果。它的基本做法是首先从起，模式识在60年代初迅速发展成一门学待识别模式中提取特征参数，然后用这些特科。模式识别研究的目的是构造自动处理某征参数把模式表达为特征空间的点，然后再些信息的机器系统，以代替人完成分类和辩根据各点之间的距离进行分类和识别；近几识的任务。
它所研究的理论和方法在很多科年发展起来的结构模式法主要着眼于模式学和技术领域中得到可广泛的重视，因此，结构，采用形式语言理论来分析和描述模式和多种学科有着紧密联系的模式识别系统结构。此方法的系统框图如下：和技术是科学研究的热门领域，吸引了许多来自不同领域的专家，包括生物医学工程的专家们。
特别是近几年来它在医学图象的分析和识别方面的作用刚刚被研究者所认识，它在医疗图象分析、心电图分析、脑电图分2医学图象识别中的应用析、癌细胞的识别以及远程医疗信息系统和生物信息学中的应用，已经成为生物医学工随着计算机技术的发展，模式识别的理程中的一重要分支。模式识别是一门研究对论和方法得到进一步的发展特别是在图像象描述和分类方法的学科，有两种基本的识识别这个领域近年来兴旺活跃，发展蓬勃。别方法，即统计识别方法和结构模式识别方在某种意义上说，图像识别已发展成为人与法。
机器、自然科学和社会科学基础理论与技术统计模式识别的理论和方法目前已趋应用之间的接口领域。模式识别在医学图像于成熟，它是建立在被研究对象的统计知识方面的应用还不多，主要原因是医学**在上，也就是对图像进行大量的统计分析，抽预处理和分割等方面的问题还没有解决。随出图像中本质的特征而进行识别；这种方法着计算机医学图像处理与分析技术的发展由4个部分组成：
数据获取、预处理、特征提与普及，在组织细胞形态、化学成分定量分取和选择、分类决策，如下框图：析的研究工作和辅助临床病理诊断中，越来越多地使用计算机医学图像分析系统。目前在实际应用中有染色体分类、血球分类、细胞分类、x射线透视**分析等，其中利用结构模式识别方法进行染色体分类的正确识别率可达93.
7%、血球的五类分类可做到另一种结构模式识别是立足于分析图。
95%的正确分类。利用bayesian学习理论，建处理方法改善图像质量，包括彩色图像灰度立一个从医学专家处获取的肺癌诊断语义化、滤除干扰噪声(平滑)、图像的增强、图的描述模型，对肺癌彩色切片图像数据的内像边缘修整，使之更适合于人眼的观察判断容进行自动语义分析和诊断，该模型目前已或计算机的分析处理。图像分割部分主要包被成功应用于我们研制成功的肺癌早期细括：
图像的几何运算、图像形态学处理等，应胞病理诊断系统lcds中。用适当的分割算法如：阈值法、区域生长法、运用计算机对图象进行处理和分析，能人工神经网络法等得到感兴趣的图像区域，有效地协助医生对诸如肿瘤等多种病症作以便以后的识别分类。
特征提取中最常用的出诊断。一方面使计算机能代替人去做那些是基于区域边界的八链码进行边界跟踪，可费时、枯燥重复的计数工作，提高工作效率；以得到细胞、组织、器官的周长、面积等几另一方面，臂如在识别癌细胞时，有时需要何形状和纹理特征。最后的分类识别可采用得出定量的结果，人眼难以胜任这类工作，上述的各种模式识别的方法进行。
而利用计算机图处理和模式识别技术完成除此而外，基于统计模式识别方法的显显微图象的分析和识别已取得很大的进展。微细胞的图像识别、脑颅病变ct图像识同时，利用人工智能、模式识别理论以及医别；kadah等人利用统计识别和神经网络(nn)学专家的知识与经验，应用于癌细胞识别，对肝超声图像进行识别，正确率达外形、染色质等特征在图象处理过程中可以93.3%;asvestas等人应用c-means模糊识别抽取出来，根据抽取出癌细胞的特征，即可器对肝b超图像辅助诊断率达85.
7%以及基以找出正确的识别分类的规则，从而可以进于结构模式识别方法的ecg波形分析都应用行图象识别工作。st**roula到实际中去，有助于临床医生对病人的病变g1mougiaka2kou等人设计和实施了一个情况做出有效的**，减少医生通过自己感cad系统对肝病的ct图像进行分类识别。官形成诊断的不精确程度。
特别是在缺乏病理专家的医院和远程医疗信息系统中有广阔的应用前景。3在生物信息学中的应用20世纪90年代以来，伴随着各种基因组测序计划的展开和分子结构测定技术的突破下发展起来的生物信息学，没有全面地、准确地解决dna编码区域问题的理论和方法。在过去10年中，发展了一些功能点的算法在对严格受约束的位点的识别仅限于字符串的匹配，否则还是采用模式识别方法进行识别。
目前在编码区域识别或基因识别方面的算法大体可为基于统计的方法和人工神经网络的方法，最好的程序识别准确率能够达到90%,最新的方法或各种方法的组合包括相似序列搜索、基因句法识别等。常用的有遗传算法应用于**合并图像分割方法涉及到了染色体编码，及用树形分类器其中图像采集需要**适配器将各种识别染色体。类型的医疗图像获取到计算机里表示成灰蛋白质结构**分为二级结构**和度图像、二值图像或是其他形式的数字图空间结构**，在一定程度上二级结构**像。
图像预处理的目的就是运用相应的图像归结为模式识别问题，有统计方法、最邻近。
决策法、基于规则的专家系统方法、人工神有利用图像本身的结构关系，第二类方法没经网络方法。有考虑图像在环境中受噪声的干扰。,人体生物特征识别根据人体细胞；frankat等提出基于脉冲耦合神经元自身的特征，如指纹、人脸、声音、虹膜等的网络(pcnn),可以把保留有结构信息的基来识别个人的身份成为热点，其中人脸识别元作为特征并进一步用统计方法去识别模尤为突出，高性能的人脸检测仍是当前模式式，这更进一步有机地把两种识别方式融合识别和人工智能领域的一个研究热点，主要在一起，比用传统方式研究结构的识别前进是采用传统的统计识别算法和神经网络的了一大步。
如果两者结合起来考虑可能会有方法。用结构模式识别方法对一些生物信号新的识别，目前这方面的研究不多。此外基如：
ecg在波形分析等，其主要困难仍是。另于模糊数学的发展，现在发展一种模糊识别外，机场检票系统、自动柜员机(atm)、网上法。随着近年来最优化技术和智能理论的发支付、门禁保安、远程登录以及对罪犯或嫌展，以遗传算法、,如选择方面，为该算法的应用开辟了一份识别技术集成到自动取款机上，oki电气个新的领域；与此同时，智能医学图像处理工业公司和日本赛马协会联合研制了赛马与识别及其在临床诊断中的应用，已经成为虹膜身份鉴别系统等。
由于在特征的抽取上当前计算机界和医学界的研究热点，并且在的困难使得在生物信号如ecg、eeg的波形识国内外已与很多研究和应用。所有的这些都别需要将模式识别的两种方法结合起来，但要与临床上的应用联系起来才有实际的意目前仅限于思想的产生阶段。义，随着人们生活水平的提高，社会的不断进步，模式识别的技术会深入到生物医学的5模式识别中的各种理论在生物各个角落，成为“bt”(biomedicinetechnology)世纪的一颗璀璨医学工程中的发展前景之星。
在前面提到过的两类方法，第一种是没。
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