1. 以下哪些技术可以用于特征提取与匹配？
A. HOG特征 B. SIFT特征 C. ORB特征 D. SURF特征 E. all of the above
2. 在二值化过程中，哪种方法可以将像素值转换为或？
A. 按像素值大小进行二值化 B. 按像素值绝对值大小进行二值化 C. 按像素值平方根大小进行二值化 D. 直接将像素值设为0或255
3. 以下哪些算法可以用于目标检测？
A. haar cascades B. hog features +支持向量机 C. 卷积神经网络 D. 随机森林 E. 所有上述算法
4. 计算机视觉在医疗诊断中的主要应用场景有哪些？
A. 辅助诊断 B. 肿瘤检测 C. 心脏疾病检测 D. 所有上述应用
5. 图像分割的目标是什么？
A. 准确地分离出物体的边界 B. 尽可能多地覆盖图像区域 C. 生成高精度的二值图像 D. 所有上述目标
6. 以下哪种算法可以用于图像配准？
A. 单应性矩阵 B. 极线约束 C. 迭代最近点算法 D. all of the above
7. 在深度学习中，哪种模型可以用于目标检测？
A. 卷积神经网络 B. 循环神经网络 C. 生成对抗网络 D. 所有上述模型
8. 如何评估目标检测算法的性能？
A. 计算精确率和召回率 B. 计算平均准确率 C. 绘制ROC曲线 D. 所有上述方法
9. 计算机视觉在医疗诊断中，哪种技术可以提高医生的工作效率？
A. 自动化流程 B. 人工智能辅助诊断 C. 辅助决策支持 D. 所有上述技术
10. 以下哪些算子可以用于图像滤波？
A. 高斯滤波器 B. 中值滤波器 C. 双边滤波器 D. 均值滤波器 E. 所有上述算子
11. 医疗影像诊断中，医生需要对哪种类型的影像进行分析？
A. X光片 B. CT扫描 C. MRI D. 所有上述类型
12. 以下哪种算法可以用于三维重建？
A. 三角剖分法 B. 层次化流形分解法 C. 基于体素的方法 D. 所有上述算法
13. 手术机器人在手术中的作用是什么？
A. 协助医生进行手术操作 B. 替代医生进行手术操作 C. 用于麻醉患者 D. 所有上述作用
14. 医学影像分割的主要目标是什么？
A. 准确地分离出物体的边界 B. 尽可能多地覆盖图像区域 C. 生成高精度的二值图像 D. 所有上述目标
15. 以下哪种算法可以用于目标跟踪？
A. 基于运动模型的跟踪算法 B. 基于形状的特征匹配算法 C. 基于颜色直方图的跟踪算法 D. 所有上述算法
16. 卷积神经网络常用于哪种任务？
A. 图像分类 B. 目标检测 C. 图像分割 D. 所有上述任务
17. 以下哪种算法可以用于生成对抗网络？
A. 生成式网络 B. 判别式网络 C. 循环神经网络 D. 所有上述算法
18. 医学影像中常用的数据增强技术包括哪些？
A. 旋转 B. 缩放 C. 翻转 D. 所有上述技术
19. 图像配准中，哪种方法可以用于处理多模态影像？
A. 基于特征的方法 B. 基于极线约束的方法 C. 基于深度学习的方法 D. 所有上述方法
20. 以下哪种算法可以用于降维？
A. 主成分分析 B. t-分布邻域嵌入算法 C. 线性判别分析 D. 所有上述算法二、问答题
1. 什么是计算机视觉？
2. 图像获取与预处理有什么作用？
3. 特征提取与匹配是什么？
4. 分类与识别是什么？
5. 什么是辅助诊断与决策支持？
6. 为什么说医疗影像诊断是计算机视觉的重要应用之一？
7. 手术机器人在医疗诊断中的作用是什么？
8. 医学影像分割与识别的重要性在哪里？
9. 你认为未来计算机视觉技术在医疗领域会有哪些新的发展？
10. 如果你是医生，你会使用计算机视觉技术进行诊断吗？
参考答案
选择题：
1. E 2. D 3. E 4. D 5. D 6. D 7. A 8. D 9. D 10. E
11. D 12. D 13. D 14. A 15. D 16. D 17. D 18. D 19. C 20. A
问答题：
1. 什么是计算机视觉？
计算机视觉是一种人工智能技术，通过让计算机“看”和理解图像或视频，从而类似于人类视觉的方式进行信息提取和识别。
思路
：首先解释计算机视觉的定义，然后简单介绍其应用领域。
2. 图像获取与预处理有什么作用？
图像获取是计算机视觉的第一步，而预处理则是为了让计算机更好地理解图像。这两步都是为了让计算机从 raw data 中提取有用的信息。
思路
：详细解释图像获取与预处理的具体步骤和作用。
3. 特征提取与匹配是什么？
特征提取是从图像中提取一些关键点或特征，而特征匹配则是将这些特征在不同的图像之间进行对比，以便识别和跟踪。
思路
：分别解释特征提取和特征匹配的概念，并介绍其在计算机视觉中的应用。
4. 分类与识别是什么？
分类是将未知的物体或数据划分到已知的类别中，而识别则是在已知类别中确定物体的具体身份。这是计算机视觉的核心任务之一。
思路
：详细介绍分类和识别的概念，并分别举例说明其在医疗诊断中的具体应用。
5. 什么是辅助诊断与决策支持？
辅助诊断是通过计算机视觉技术帮助医生进行疾病诊断，而决策支持则是为医生提供依据以帮助他们做出更准确的决策。
思路
：解释辅助诊断和决策支持的含义，并阐述它们在医疗诊断中的重要性。
6. 为什么说医疗影像诊断是计算机视觉的重要应用之一？
因为医疗影像诊断是计算机视觉技术在医疗领域的首次尝试，它可以帮助医生快速准确地进行病情分析和判断。
思路
：详细介绍医疗影像诊断的具体应用，以及其对医疗行业的贡献。
7. 手术机器人在医疗诊断中的作用是什么？
手术机器人可以协助医生在进行手术时进行精准操作，提高手术的安全性和效率。
思路
：详细解释手术机器人在医疗诊断中的具体应用。
8. 医学影像分割与识别的重要性在哪里？
医学影像分割与识别可以帮助医生更准确地了解患者的病情，从而制定更好的治疗方案。
思路
：详细解释医学影像分割与识别的具体作用。
9. 你认为未来计算机视觉技术在医疗领域会有哪些新的发展？
未来计算机视觉技术在医疗领域可能会更加个性化，同时也会引入更多的AI元素，比如深度学习等。
思路
：根据当前的趋势和技术发展，预测未来计算机视觉技术在医疗领域的可能发展方向。
10. 如果你是医生，你会使用计算机视觉技术进行诊断吗？
我认为如果计算机视觉技术能够提供可靠的辅助诊断和决策支持，我会考虑使用。
思路
：从医生的角度出发，讨论计算机视觉技术在医疗诊断中的可能应用。
