健康专家的关键任务是解释输出并治疗疾病相应地。在紧急情况下，他们可能会推迟决策。为了解决这个问题问题是，非常需要研究用于生物医学应用的智能工具，这可能帮助尽早做出准确的决策。医学研究中的发现需要最先进的基于计算机的工具来诊断和治疗复杂癌症、新冠肺炎、SARS-Cov、MERS-Cov、结核病、脑疾病、心脏和肺部相关慢性感染。在各种诊断中方法，基于图像的疾病识别是最突出的方法用于检测新的和复杂的疾病。训练有素的计算机化生物医学该系统可以为医生提供增强的早期疾病检测支持。生物医学图像通常是从各种来源获取的，包括CT、，超声波、MRI、皮肤镜、X光、活检和内窥镜检查。目前，范围广泛的图像分析程序可用于生物医学图像。这些程序包括图像采集、预处理、分割、特征提取和分类，所有这些都有助于提高疾病决策的准确性。虽然很多生物医学图像可以免费在线获取，必须有适当的程序然后从数据库中选择合适的图像并提高其质量。这是对于有效训练图像处理算法和提高其效率。这有助于提高仪器性能和更有价值的见解研究中的疾病。它还处理复杂而庞大的图像数据以进行检测异常信号、生长、炎症、细胞损伤、蛋白质序列的早期征兆变化和阻塞。此外，它应该是用户友好的并且令人信服的卫生专家确定隐藏的生物问题。本章强调权力图像分析和疾病检测的计算机工具。它还关注最近医学研究领域的发展。
关键词： 生物医学图像处理,计算机辅助设计,组合算法,癌症诊断,Covid-19型,分类,特征提取,预处理,细分。
