１．　图像采集：首先，需要获取医学图像。这可以通过各种医学成像设备（如Ｘ光机、ＣＴ机、ＭＲＩ机、超声设备等）实现。采集到的原始图像通常为数字化信号，以数字图像格式存储。２．　图像预处理：在正式进行图像分析之前，通常需要对原始图像进行预处理，以提高图像质量。预处理方法包括去噪、平滑、对比度增强等，目的是使图像更容易进行后续处理和分析。３．　图像分割：图像分割是将图像中不同的组织区域分离开来，以便进行特征提取和定量分析。常用的图像分割方法有阈值分割、区域生长、边缘检测、基于深度学习的方法等。４．　特征提取：对分割后的图像区域进行特征提取，如形状、纹理、颜色等。这些特征可用于描述和组织图像中的病变部位、正常结构等。５．　分类与识别：利用已提取的特征，对图像中的目标进行分类和识别。常用的方法包括基于机器学习的方法（如支持向量机、决策树等）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络、循环神经网络等）。６．　结果可视化和解释：将分类和识别的结果进行可视化展示，以便于医生和患者更好地理解和评估。此外，可通过生成可视化报告或动画，详细解释诊断结果和治疗建议。７．　临床应用：将处理和分析后的图像应用于临床实践，如诊断、治疗、康复评估等。

（文章来源于东方医疗器械网）