?醫療視覺檢測是借助計算機視覺技術（結合圖像處理、機器學習、深度學習等）對醫療影像、生物樣本、醫療設備等進行自動分析、識別和判斷的技術，旨在提升醫療診斷的準確性、效率和客觀性，同時降低人工操作誤差。醫療視覺檢測的核心是讓計算機 “看懂” 醫療相關的視覺信息，其技術流程通常包括：
圖像獲取：通過醫療設備（如 CT、MRI、X 光機、內窺鏡、顯微鏡、超聲設備）采集原始圖像或視頻，涉及二維（如 X 光片）、三維（如 CT 斷層掃描）、動態（如內窺鏡實時影像）等多種數據形式。
預處理：對原始圖像進行降噪、增強、分割等處理，消除設備噪聲、運動偽影（如呼吸導致的影像模糊），突出關鍵區域（如病灶、細胞結構），為后續分析奠定基礎。
特征提取：通過算法提取圖像中的關鍵特征，如病灶的形狀、大小、灰度值、紋理，細胞的形態、細胞核與細胞質比例等。傳統方法依賴人工設計特征（如邊緣檢測、紋理分析），深度學習則通過神經網絡自動學習高階特征（如腫瘤的深層視覺模式）。
分析與判斷：基于提取的特征，結合訓練好的模型（如分類器、分割模型）進行識別或量化分析，例如判斷是否存在腫瘤、定位病灶邊界、計算病灶體積等，并輸出結果（如概率值、標注圖像）。