三维或四维的个体图像不仅使组织结构充分可视化，而且对空间存储要求很高。 (2)不同方式信息的补充和整合。 图像模态是指例如根据不同成像设备呈现的不同模态的医学图像。 MRI、眼底和超声图像等。单一模态图像所包含的图像信息以及不同成像模式下的图像功能都存在一定的局限性。 通常需要综合考虑同一组织不同模态的图像，以实现优势互补。 然而，由于不同模态之间采集设备、参数条件、时间段、体素或像素信息的差异，多模态图像处理和分析仍然是一个难题。 (3)图像类型和文件存储格式。 医学图像通常包含图像体素或像素值信息和图像参数信息。 因此出现了一些特殊的存储格式，如DICOM、NIFTI等，导致医学图像处理不仅需要关注图像本身的信息，还需要结合头文件。 信息被处理。 (4)不同模式下图像采集的误差。 多模态图像的有效融合可以提供传统单模态图像无法实现的可视化。 但通常由于拍摄时间不同，同一组织的局部部位仍存在变形或位置误差。 (5)不同个体图像生理结构的差异。 相同的生物物种具有解剖学一致性，通常可以批量处理和分析。 然而个体间差异的存在给医学图像分析和处理增加了障碍。

(6)三维图像坐标系和空间信息问题。 医学成像坐标系有多种形式。 常用的医学成像坐标系包括世界坐标系、解剖坐标系和图像坐标系。 根据实际需要，通常需要频繁地进行不同坐标系之间的图像转换。 由于上述原因，坐标系转换也成为医学图像处理中的一个难题。 (7)图像灰度值或颜色信息的分布和范围。 由于成像原理和成像特性的特殊性，医学图像中的像素或体素颜色大多呈现单通道灰度图像。 与自然图像中0-255的数值范围不同，医学图像具有更广泛的变化尺度和独特的特征。 灰度值分布。 (8)不同生物体显着的结构差异对算法产生影响。 为了增加算法在实际问题解决中的普适性，通常采用不同的模态图像或组织器官进行验证，使得不同的生物体由于结构差异对算法产生显着影响。 (9)深度学习数据放大。 由于医学影像数据隐私级别高、采集过程复杂、纵向疾病分析周期长，数据量和正负样本不平衡问题是医学图像处理与分析领域的难点，特别是当使用深度学习技术时。 (10)数据标注。 医学影像数据标注对标注者的专业性要求较高，且由于单样本数据维度高、数据量大，增加了标注过程的工作量。 （十一）评价标准。 由于其应用领域的特殊性，医学影像具有较高的定量和视觉评价标准，通常需要专业人员的协助进行评价。 （12）黄金标准。 由于采集的不可重复性或问题，医学成像通常很难获得金标准，成为评估过程中的另一个限制因素。