在醫(yī)院影像科，常用的壓縮方法是（）。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對醫(yī)學影像中的病變進行識別時，首先要對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進行訓練或?qū)W習，常用的學習算法有（）。

下面各項是對數(shù)字醫(yī)學影像配準流程的描述，其中，描述正確的選項是（）。

在基于二階微分的銳化（利用拉普拉斯變換進行銳化）中，已知原始醫(yī)學圖像（8位灰度位圖）Io=[102504；560118；9203060]，銳化模板為m=[010；1-41；010]，邊界點不考慮銳化，按四舍五入計算，則銳化后的圖像（要求最小灰度值不能小于0）是（）。

已知原始醫(yī)學灰度影像Io=[10202515；60658085；65859590；5102015]，銳化用到的梯度模板為[-1-2-1；000；121]和[-101；-202；-101]，利用差分絕對值銳化法對原始影像進行銳化，邊界點不銳化，要求銳化后的影像最大灰度值不超過255，則銳化后的影像是（）。