処理プロセスの概要： 1.画像前処理 　・医学画像（MRIやCT画像など）を読み込み 　・カラー画像であればグレースケール変換 　・ノイズ除去（メディアンフィルタやガウスフィルタなど）を行い、画像の品質を向上 2.画像強調 　・コントラスト強調（ヒストグラム均等化など）を実施 　・関心領域のエッジ特性を強調し、後続の分割を容易に 3.画像分割 　・分割アルゴリズムの選定（しきい値処理、領域成長、K平均クラスタリング、エッジ検出、小波分割、U-Netなどの深層学習法） 　・分割を実行し、対象の組織や病変領域を背景から分離 4.後処理 　・形態学的操作（収縮、膨張、開閉処理など）により分割結果を整形 　・小さな孤立領域の除去や空洞の補完により、分割精度を向上 5.結果の分析と評価 　・分割結果と医師のアノテーションなどの正解ラベルを比較 　・Dice係数、IoU、精度などの評価指標で分割性能を評価 6.シミュレーション表示 　・MATLABで分割前後の画像を可視化 　・異なるアルゴリズムによる分割効果を動的に比較表示 ご覧いただきありがとうございます。