本分组（medical-algorithm / 简写：medalg）为医疗影像检测与骨骼分析领域专用算法模型仓库集合，集中承载 X 光影像增强、骨骼识别分割、骨密度智能计算、骨龄评估分析等核心医疗算法项目。所有算法遵循标准化研发规范，按功能场景独立仓库维护，确保模块解耦、版本可控、迭代稳定。
分组面向骨密度检测、骨龄评测、医学影像处理等临床业务场景，覆盖 X 光图像处理、超声信号分析、骨骼特征提取、临床参数计算等全链条算法能力。各算法仓库独立维护模型逻辑、计算流程、参数调优、结果输出与数据标准化模块，同时通过统一公共基础库沉淀通用图像处理、数据预处理、坐标转换、精度验证、日志记录等底层能力，实现算法逻辑复用、架构统一、性能稳定。
本分组为上层医疗软件系统（双能骨密度、超声骨密度、骨龄评测、融合分析系统等）提供核心算法支撑，保障临床检测结果精准、可靠、可复现，满足医疗软件合规性、稳定性与高精度要求。架构具备高度扩展性，可随时新增影像算法、AI 模型、分析计算类项目，适配长期医疗算法研发与业务拓展需求。
- xray-skeleton-enhance（X 光骨骼增强算法）
本仓库实现 X 光影像骨骼区域增强、对比度优化、噪声抑制、边缘强化等专用图像处理算法，用于提升骨骼区域可视化效果，为后续骨骼识别、骨龄分析、骨密度计算提供高质量影像输入。算法遵循医疗影像处理规范，保证图像增强过程无失真、无伪影、可复现。
- bone-age-calculation（骨龄计算算法）
本仓库实现基于医学标准的骨龄自动评估算法，包含骨骼特征提取、关键点定位、成熟度评分、查表换算、最终骨龄输出等完整流程。算法支持多种临床标准，输出结果稳定、准确、可追溯，为骨龄评测软件提供核心计算能力。
- us-bmd-calculation（超声骨密度计算算法）
本仓库实现超声信号解析、超声传播参数计算、骨质特征提取、T 值 / Z 值计算、骨密度结果生成等专用算法。根据超声检测数据完成无创骨密度评估，计算逻辑符合临床标准，为超声骨密度软件提供核心计算支撑。
- skeleton-segmentation（骨骼识别、描边、分割算法）
本仓库实现骨骼区域自动识别、轮廓提取、边缘描边、骨骼分割、感兴趣区域定位等算法。支持 X 光影像中骨骼精准分割，为骨密度计算、骨龄分析、影像增强提供标准化骨骼区域数据，是骨骼类医疗软件的基础视觉算法。
- dexa-bmd-calculation（双能骨密度计算算法）
本仓库实现双能射线骨密度核心计算算法，包含双能能量分离、组织成分区分、面积密度计算、BMD 值换算、T/Z 值生成、部位分析（腰椎 / 股骨 / 全身）等专业流程。计算逻辑严格遵循国际临床标准，为双能骨密度检测系统提供高精度、高可靠性的核心算法能力。
- medalg-common（医疗算法公共库）
本仓库为医疗算法全局公共基础库，封装图像预处理、数据格式转换、坐标变换、滤波、归一化、数值计算、精度验证、日志记录、结果校验等通用能力。供所有算法仓库统一调用，确保算法体系技术规范统一、代码复用、稳定可靠。
