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醫學圖像診斷范文1
關鍵詞：移動醫療；數字圖像處理；醫學影像
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）30-0238-03
隨著科學技g的快速發展和生活質量的提高，健康問題已成為大家關注的焦點。然而生活環境的污染、飲食結構的不健康和長期處于現代職場高壓環境之下，很多人的身體出現亞健康狀態：頭痛、胸悶、失眠等健康問題困擾著現代職場白領，長期以往，身體不堪重負，疾病隨之而來。面對這種情況，早期發現、早期治療既可以減輕患者病痛，提高預后水平，又可以減少患者的經濟支出。因此，對疾病問題的早期診斷就成為國內外醫學界關注的焦點。
然而由于醫患交流以及過去醫學影像不清晰、保管難等問題，始終制約了精準醫療的發展。目前隨著科學技術的進步和互聯網技術的突飛猛進，影像學被越來越多的應用到各種疾病的檢查中去，醫生讀片診病，影像成了醫生重要的診斷輔助工具，難以被低估，不能被替代。隨之影像學科也成了當今迅速發展起來的一門綜合學科，多門課程如通訊、計算機、醫療交叉，為醫務工作者提供盡可能準確的輔助診療方法，這將是今后影像學科持續發展的重要方面。
日常生活中我們在對體內和體外的血液細胞、器官組織進行無損害性檢查時，通常會選擇諸如：數字線攝影、核磁共振、超聲波三維診斷等治療方法，這些拍片式的診斷方法可見即可得，不僅生動補充了書本上的人體正常組織以及病灶組織的解剖學知識，同時對影像引導下的教學、檢查、穿刺、手術等有著不可低估的作用。但是醫療圖像A生成往往會因自然界信號的干擾、信號傳輸過程中的衰減、醫療設備的成像原理、光線和顯示屏等原因的影響，所顯示出來的影像像質往往不夠清晰、感興趣內容不突出，或者不適合人眼觀察或者機器理解分析，同時醫學影像本身也有圖像分辨率不高導致圖像模糊不清或者無明顯邊緣、噪聲偏大、結構信息缺乏的問題， 最終生成的影像不能準確定位病變部位以及病變性質，臨床診斷面臨各種困難。如果有一種方法能對生成的醫學影像進行數據處理提高影像的清晰度，增強醫學影像的可讀性可分辨性，臨床醫生可以結合解剖學和生理學對病變組織有針對性的觀察并診斷，這將大大提高臨床診斷的準確率。因此，醫學影像的數字化處理對醫療衛生、信息技術、生物科學等學科來說無論在理論研究還是臨床應用方面都起著關鍵作用，這是人類認識疾病并對之精確診斷的重要環節，這將是一門具有較強應用性和長遠發展性的課題。
1醫學影像的發展及意義
1.1國內外醫學影像的背景及對其圖像處理的意義
1895年德國物理學家W.K.倫琴在實驗室拍攝出其夫人手指和的影像，自此 “X射線”被發現，并被影像學逐步引進到醫學領域。經過30多年的研究與應用，醫學影像起著翻天覆地的變化，隨著計算機技術的引進和廣泛應用，影像學科更是呈現出跨度大、知識交叉密集的特點，如今基于計算機算法的圖像處理技術也已經成為醫學影像學中發展迅速的領域之一。
1971年，英國科學家漢斯?基于計算機技術原理設計出第一臺X-CT診病機，這一發明在醫學界引起巨大的轟動。從此，對醫學影像的數字成像技術的研究開始發展壯大，各種醫療設備也被開發出來，它包括計算機 X線攝影（ Computed Radiography， CR）、數字 X線攝影（ Digital Radiography， DR）、 X射線計算機斷層成像（ X- Computed Tomography，X- CT）、磁共振成像超聲（ Magnetic Resonance， MR），超聲（ Ultrasound）成像、光纖內窺鏡圖像、磁共振血管造影術（ Magnetic Resonance Angiography，MRA）、數字減影血管造影術（ Digital Subtraction Angiography， DSA）、單光子發射斷層成像（ Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）、正電子發射斷層成像（ Positron Emission Tomography， PET）， EEG腦電圖、 MEG腦磁圖、光學內源成像等。
本文著重論述的 X- CT（ Computed Tomogaphy）意為 X線計算機斷層掃描技術，是用 X線束對器官組織進行斷層掃描，應用物理原理來測量X射線在人體組織中的衰減系數或吸收系數，再經計算機進行數學計算來對圖像進行三維重建。按照測量的衰減系數的數值排列成一個二維分布矩陣，計算出人體被掃描組織斷面上的圖像灰度分布，從而生成斷面圖像。X-CT以它高速、高分辨率、高靈敏度的探測器螺旋式旋轉來獲取器官組織的多方位、多層次的斷面或立體影像，經臨床實際應用，它能發揮有別于傳統X線檢查的巨大作用。它能綜合反映人體組織在解剖學方面的功能、性質，還能提供人體被拍攝部位的完整三維信息，器官和組織結構清楚顯影，提示病變，已與核磁共振、超聲波等診斷方法一樣成了醫生獲取信息的重要來源。并且具有其他醫學設備不可比擬的優點，X- CT成像簡單方便、對人體損傷小、組織結構密度分辨率高，這在病理學和解剖學研究中尤為重要。特別是臨床在對腫瘤的診斷中X-CT的分辨率要遠遠高于其他醫學設備成像，研究顯示在對于1～2厘米的小腫塊的檢測上，X-CT顯示率高達88%，而B超、MRI等僅為48%。在針對肝臟疾病實驗的拍片中， X-CT可以較清晰的顯示出多種器官病變和功能性狀，如肝癌、肝血管瘤、脂肪肝等，其對肝癌的診斷準確率高達93%，最小分辨率可顯示為1.5厘米，
可以直接觀察到肝靜脈、門靜脈與腫瘤大小、位置之間的關系，并能診斷出肝靜脈、門靜脈有無癌栓，為醫生的精確診療提供了重要依據。
由于器官病變的位置、病灶大小、病程長短等自身因素，加上設備電子元器件、嘈雜的環境以及人為操作等因素的影響， X- CT在對病灶做定位影像、定性精確診斷時常常會有所限制，即它能反映出器官的異樣變化，但卻不能反應目前器官的生理功能?，F實工作中采集到的數字化影像或多或少的存在一些問題：偽影、雪花、邊緣不清、病灶不清、對比度不強……憑借肉眼無法從整張影像中清晰分辨出病灶部位或者確性病理改變的程度，要想精確診斷，還需做進一步的檢查。
目前，對 X- CT圖像處理進行處理大部分的研究還集中在預處理階段，即研究通過調試設備、提高影像像素、提高出圖效率、減少外界干擾等方式增強醫學影像的可讀性和敏感性。而對于醫學影像成像后的處理則相對冷門，其中對部分內容的研究也比較單一，如僅僅單獨研究醫學影像的降噪或增強。同時應用降噪、增強、分割技術來處理影像的研究較少，理論研究也停留在可行性階段，針對單一疾病的醫學影像處理研究還不常見。
1.2醫學影像常用的診斷方法
目前我們常用超聲波、核磁共振、X-CT等設備生成的醫學影像作為輔助診斷方法。其中：超聲波是使用聲波來探測病理并生成平面圖像的一種診斷方法，由于其具有方向性好，穿透力強，聲能集中，操作簡便，能反映出人體組織的灰度形態和結構等優點，被影像科廣泛采用。其中 B型超聲波采用超聲平面成像，在超聲屏上顯示出病變部位周圍有明顯的強弱不等的回聲區，表現為亮度不等的光點、結合解剖學和生理學知識，可判斷這些高光區和暗區的病變性質。且價格低廉，診斷快速，但缺點是對于1～2厘米的小腫塊診斷準確率不到達48%。
核磁共振是診斷組織病理變化的一種新的方法，通過層片選擇，頻率編碼，相位編碼，實現對接收到的電磁信號在人體內部的準確定位，根據接收到的電磁信號的頻率、相位的差別成像，完成對器官組織的檢測。例如：核磁共振檢查原發性肝癌時通常表現為信號改變，T1W1馳豫時間加權圖呈低信號，T2W2加權圖呈高信號。其特征性影像為病灶內出現粗大引流或供血血管的流空信號，該信號提示肝癌結節內有動靜脈短路形成。但缺點在于檢查價格昂貴，且核磁共振設備在我國普及率較低，對于1～2厘米的小腫塊診斷準確率較低。
X- CT是用 X線束對器官組織進行斷層掃描，再經計算機由于分辨率高圖像清晰，能夠掃描到早期剛發展起來的較小的腫瘤，這對病人早診斷早治療不至延誤病情具有重要意義。比如：X- CT肝癌表現與大體病理形態一致，平掃多為低密度，少數為等密度或混雜密度，外形不規則呈球形或結節形，邊界模糊。增強掃描表現為低密度區略縮小，境界變得較為清楚。腫塊中心部位常因腫瘤組織壞死囊變形成極低密度區。研究顯示在對于1～2厘米的小腫塊的檢測上，X-CT顯示率高達88%。目前X-CT已成為各種疑難雜癥中最重要的診斷方法。
1.3對醫學影像進行數字圖像處理的可行性及意義
在實際圖像信號的生成和傳輸過程中，由于受到醫療器械自身、人為操作控制和自然界噪聲等干擾的影響，多多少少會出現細節模糊、對比度差、噪聲較大或存在偽影等問題，影響到影像質量。且成像是用亮度不等的灰度表示，加上病灶發展早期其空間形態變化通常比較小，拍出的片子肉眼很難觀察，誤診和漏診的情況也時有發生，致使病情診斷準確率下降，醫務工作者的效率也難以體現。因此，有必要運用適當的技術和方法來處理和分析醫學影像，提高影像質量，這將有助于減少誤診和漏診率，提高診斷準確率。因此，研究醫學影像的計算機輔助診斷技術和數字圖像處理技術具有重要的意義和實用價值。
在醫學影像領域的數字成像技術有個共性：基于計算機將圖像采集、顯示、存儲和傳遞分解成各個獨立的部分，將每一部分圖像信息分別數字化，這種共性為我們以后對各功能模塊進行單獨優化提供了便利，對其實施圖像數字信息的后續處理提供了可行性。
以X-CT成像為例，對影像進行預處理可以過濾掉影像上的不利影響，處理掉無用的信息，保留或恢復有價值的信息。通過過濾掉不利因素，加強病灶信息的可讀性，突出感興趣部位，清除各種干擾的同時能保留所攝影像的形態和邊緣，有效的改善圖像視覺效果，為醫生診病提供了依據和便利，這就達到了圖像處理的目的。
2數字圖像處理在醫學影像中的具體應用
圖像處理（image processing），在醫學上也被稱作影像處理，是指將圖像信號轉換成數字信號后使用計算機對醫學影像處理和分析，提高并改善影像的質量供醫生有效診斷的專業技術。將將人設為對象，圖像設為目標，輸入低質量的圖像，輸入改善后高質量的圖像，當圖像達到滿足人的視覺效果為最終目標。圖像處理方法通常有圖像增強、復原、編碼、壓縮等等。本文將重點討論圖像去噪、增強、分割在醫學影像中的應用技術。
2.1圖像去噪
影像的生成和傳輸常常受到自然界各種聲音的干擾導致影像質量下降，就像我們在日常生活中交談時被其他聲音打擾一樣，在語言中表現為聽不清對方說話， 表現到影像上，則是原本很清楚的圖像，因為機械本身、電子元件、外界雜音等干擾原因產生各種各樣的斑點或條紋，圖像變得模糊不清，此即為圖像噪聲。噪聲的存在勢必影響后續對影像的分割和理解分析，所以圖像去噪是預處理的重要步驟之一。去噪的方法有很多，結合影像特點、噪聲的統計特征及頻譜分布規律，目前常用均值濾波、中值濾波、低通濾波等算法來對圖像進行平滑處理。
2.2 圖像增強
圖像增強（image enhancement）是數字圖像處理領域中的一個重要分支。影像學上的圖像增強和復原的目的是為了提高醫學影像的質量，清除干擾、降低噪聲，通過增強清晰度、對比度、邊緣銳化、偽彩色等來提高影像的質量，或者轉換為更適合人觀察或機器識別的模式。不同于圖像噪聲，在圖像增強中通常不考慮影像降質的原因，它不需要反應真實的原始圖像，只需突出圖像中感興趣的內容。但要對降質的原因有所了解，依據降質的原因建立“降質模型”，然后各種濾波方法和變換手段增強圖像中的背景與感興趣部位的對比度，比如：增加圖像高頻分量，被照人體組織輪廓變得清晰，細節特征明顯；增加低頻分量，能有效降低噪聲干擾，最終達到增強圖像清晰度的目的。
圖像增強根據空間不同可劃分為基于空間域的增強方法和基于頻率域的增強方法。基于空間域的增強方法是對圖像中的各個像素的灰度值直接處理，算法有直方圖均衡化、直方圖規定化等；基于頻率域的增強方法不直接處理，而是用傅里葉變換將空間域轉換成頻率域，在頻率域對頻譜進行處理，再使用反傅里葉變回到空間域，算法有低通濾波、高通濾波、同態濾波等。
2.3圖像分割
圖像分割是數字圖像處理領域的關鍵技術之一，目的是將圖像中有意義、感興趣的內容從背景里剝離，劃分為各個互不交叉的區域。有意義、感興趣的內容通常是指圖像區域、圖像邊緣等。分割是后續圖像理解分析和識別工作的前提和依據。目前已經開發出很多邊緣檢測和區域分割的算法，但是還沒有一個算法對各種圖像處理都有效。因此對圖像分割的研究還將繼續深入，在以后很長一段時間將始終是熱門話題。
圖像分割方法基于灰度值主要劃分為基于區域內部灰度相似性的分割和基于區域之間灰度不連續的分割。
（1） 基于區域內部灰度相似性的分割
基于區域內部灰度相似性的分割是確定每個像素的歸屬區域（同一區域內部像素是相似的），從而形成一個區域圖集，來對圖像進行分割，常用算法有閾值分割法、形態學分割、區域生長法、分裂合并法等。
（2） 基于區域之間灰度不連續的分割
基于區域之間灰度不連續的分割是指先提取區域邊界，再確定邊界限定的區域。因為圖像中的邊緣部分往往是灰度級發生躍變的區域，根據像素灰度級的不連續性，找出點、線、邊，最后確定邊緣。常用的算法有邊緣檢測分割法、Hough變換等。
醫學圖像診斷范文2
關鍵詞：口腔頜面疾病本體 醫學圖像 疾病膚輔助診斷系統
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）02-0078-02
人體的下顎系統主要包括額骨和和顳下頜關節組成，很多的人體口腔疾病都與和顳下頜關節相關，如牙齒不能正常咬合、張不開嘴、面部骨或軟組織畸形以及腮腺炎等面部神經疾患等，醫師借助基于本體的疾病輔助診斷系統虛擬環境中的信息進行手術演練和手術技能，能夠有效地提高疾病的診斷與治療。本文利用VC++語言和Matlab設計基于口腔頜面疾病的輔助診斷系統，旨在為醫師診斷和治療口腔頜面疾病提供信息上的幫助，本文先簡單概述本體概念和疾病輔助診斷系統
1 疾病本體和輔助診斷系統概述
本體一詞最早出現在哲學領域中，意義為客觀存在的學科，本體理論不依賴于特定的語言描述，是一種客觀世界某個方面的特定體系，在20世紀80年代后期，本體理論逐漸被使用帶其他學科領域中，意在描述不同知識理論間的聯系，隨著研究的深入，本體定義的內涵逐漸加深，概念不斷發生變化目前最為流行使用的是Gruber提出的理論。雖然各研究這對于本體的概念定義有所不同，但是對于其實質內含有有著明確的統一的認識，均認同本體是包括概念及概念在內關系的某一領域知識的概念集，本體本身能夠提供給人與人與機器，以及機器之間的共享，對于相關學科領域的知識標準化建設有很大幫助，到目前為止本體理論已廣泛應用在知識工程、圖書情報以及數字圖書館領域中，在醫學中本體理論主要是用于GO以及中醫藥一體化語言系統的研究。
基于本體的輔助診斷系統設計最重要的部分為疾病知識庫，包括疾病病狀、疾病診斷以及治療等相關內容，它的作用主要是由來為醫師提供醫學經驗，這種基于本體理論的整合描述，能夠在語言層次上說明各種疾病以及藥物之間的聯系，能夠為醫學提供強大的知識體系服務。在基于本體的知識庫系統中包括用戶應用層、本體數據層以及語義網絡層，內容包括建立醫學疾病如名稱、患者信息、藥物治療以及致病原因等概念詞典，目前構建本體的工具有很多比較常用的主要是Protere工具。
2 基于口腔頜面本體疾病的輔助診斷系統的研究與實現
本設計的基于口腔頜面本體疾病的輔助診斷系統包括醫學圖像三維重建系統和口腔頜面本體?；诳谇活M面本體疾病的復制診斷系統主要是對頭部的CT圖像進行研究，同時包括少量其他的醫學圖像，這些圖像全部轉化為DICOM3.0標準，由醫學圖像三維常見系統和本體采用ADDIn樹插件構成，其中輔助診斷系統的醫學圖像三尾中建系統主要是針對病人的面部以及骨骼圖像，本系統的設計能夠實現圖像的處理分割以及儲存等功能，口腔頜面本體對頜面本體外科疾病進行了定義，能夠實現口腔疾病信息的查詢。由于Matlab與許多對象語言如C++以及VC++等都能夠實現連接，因此本基于本體的疾病輔助診斷系統采用Matlab和VC語言進行設計，保證系統含有實用性和可擴展性，滿足使用和后期修改補充的需要。
2.1 醫學圖像三維系統的研究與實現
本設計的醫學圖像三維系統的模塊依照功能進行劃分，包括醫學圖像的讀入模塊、醫學圖像的預處理模塊、醫學圖像的分割模塊三維模型顯示模塊以及數據儲存模塊。在醫學圖像的讀入模塊中可以先出讀取圖像的產生時間以及病人命名稱等信息，在此模塊中可以對圖像進行放大旋轉等操作，三維模型的模塊中可以改變模型的顯示顏色以達到更好的顯示效果。醫學圖像三維重建系統的數據類型主要包括有圖像、輪廓度、等值面以及體素等，讀入后的圖像直接使用矩陣模式進行存儲，在輪廓度上像素點的灰度值為1，采樣點的位置和坐標采用數據進行記錄，體素通過矩陣中的點表示，等值面則是采用等值線進行表示。為方便后期的擴充功能，本設計采用AddIn樹的設計思想，插件定義為XML編寫。
在構建醫學圖像三維系統時，設計思想為采用Matalab進行編程，所有的編碼全部集中到一個文件中，去除掉控制臺窗口，所有功能模塊的實現都通過這個文件來進行達到，在執行時需要對VC++的編程環境進行設置，owl格式文件作為口腔頜面本體，進而信轉化為VC++語言能夠是別的文件格式，達到模塊插入到系統中的目的。在此基礎上進行改善，使系統的主要功能和系統界面能夠通過Matalab實現，系統主界面包括主菜單操作按鈕、顯示窗口以及文本對話框等，系統的主菜單包括的內容主要為文件、圖像處理、三維模型、疾病本體以及數據存儲等，通過菜單能夠實現圖像的讀入以及打印等操作。在是哪位系統的構建中主要是對一組圖像使用面繪制方法進行表面的三維構建，在菜單的集合操作中實現圖像的放大、縮小以及旋轉等操作，同時在這個系統中能夠實現圖像的一維灰度直方圖、灰度均值圖像以及二維灰度直方圖像，同時還可以改變視圖中的顯示角度。在數據存儲菜單中，面對的對象主要是串口中顯示的圖像和圖形，可以實現存儲和打印操作，存儲操作主要是把圖像存儲為bmp格式的圖像，口腔頜面疾病本體菜單則是連接建立的基于口腔頜面本體的輔助診斷系統。
2.2 基于口腔頜面本體的輔助診斷系統的設計與實現
基于本體的設計能夠減少醫學概念以及術語之間的差異性，有效的增強醫學領域專業知識的使用和共享，本文設計的基于頜面本體的輔助診斷系統采用Graphviz和Protege3.1進行實現。
本設計口腔頜面本體定義6個與疾病相關的公理，這些公理的內容包括不同類之間的公理以及類所對應的塑性之間的聯系性的公理。首先公理1對于疾病X而言，這種疾病在發作時，發生癥狀Y，S則代表疾病X的臨床表現，則疾病X的臨床表現是癥狀Y就可以采用S（Y，X）來進行描述；公理2規定惡性腫瘤的轉移速度為X，并規定良性腫瘤的轉移速度為Y，則惡性腫瘤的轉移速度大于良性腫瘤的轉移速度就可以采用S（X，Y）進行描述，其中X>Y；公理3定義對于任意疾病X而言，疾病復發率全部大于0小于1，可以使用0
在口腔頜面疾病本體中主要定義了5個基本類，分別記作為Extraneous factor、Medical treatement、Diseases、Patient和Medical substance5類，其中這5個基本類同時又包含起亞的許多子類，如類Diseases包含子類Diseases Oral and Maxillo facial Region 和子類Other diseases，而子類Diseases Oral and Maxillo facial Region又包含了Periodontal disease、Congenital deformity of Oral and Maxilofacial Region以及Tooth disease等共8個子類，同時隨著時間的推移以及各臨床癥狀的進一步完善，這些子類有些還能夠進行細分。本文所設計的基于口腔頜面疾病本體的子類共119個，這5個基本類的結構層次（從上往下）分別為以下內容?；绢怑xtraneous factor的結構層次：Medical substance、Medical instrument；基本類Medical treatement的結構層次為 Medical instrument、Medical substance；基本類Diseases的結構層次為Diseases Oral and Maxillo facial Region、Other diseases、Tumour、Extraneous factor；基本類Medical substance的結構層次為Emergency disposing、Immunization therapy、Medicament treatment、Surgery treatment、Patient。
在對基本類進行定義以后，還需要定義這些類的屬性，其中需要定義的屬性包括數據類型屬性以及對象類別屬性，具體而言數據類型屬性的作用是修飾基本類，而對象類數據屬性則是表示不同類之間的相互關系。針對口腔頜面本體具體的關系如下表所示。在不同類的的不同屬性中父類的屬性同樣使用在子類的屬性之中，并在子類的屬性中還包含了其他的屬性，如在基本類的Patient的屬性中還包含了住址、姓名、性別患病經歷、就診日期以及聯系方式等屬性。（表1）
在對類的屬性進行定義中，每個類都包含有具體的實例，在本設計的基于口腔頜面疾病本體的系統中基本類Diseases包含有93個實例，類Patient則包有l0個實例。用戶在使用本設計的疾病輔助診斷系統式，可根據口腔頜面本體進行查詢，主要是以紅棗具體的類名和屬性進行查詢，在查詢中，系統會對查詢方式進行存儲，選定的條件越多，得到的查詢結果越精確，查詢到結果后可保存文本格式，也可以保存到數據庫中，能夠滿足多種需要。
3 結語
綜上所述，本文先概述基于口腔頜面本體疾病的輔助診斷系統的設計模塊，進而分析醫學圖像三維重建系統的設計，講述基于口腔頜面疾病本體的疾病膚輔助診斷系統的研究與實驗。本文設計使用VC++語言，采用了Addin樹設計方法，構建了輔助診斷系統，主要內容包括三維重建顳下頜關節來獲得三維模型，隨著計算機技術的不斷發展，還需要對本設計系統模塊進行擴充，如增加有限元分析模塊等，基于口腔頜面疾病輔助診斷系統的設計中還需要顯示出顳下頜關節的具體運動環節，進而分析其受力情況，找出口腔疾病的的原因，這些問題還需要更多的人去研究。
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醫學圖像診斷范文3
[關鍵詞]醫學超聲影像 圖像融合 應用
[中圖分類號]R455.1 [文獻標識碼] B [文章編號]1009―6019―[2010]06―37―02
醫學超聲在醫學診斷中起著十分重要的作用。但是醫學超聲所包含的診斷技術，無論是型成像還是血流檢測，一般都沿用了線性聲學的規律，從低廉的普及型儀器到昂貴的高檔設備，都作為線性系統進人應用領域，這種醫學超聲中的線性現象以往占了主導地位，形成超聲診斷的主流，實際上醫學超聲中存在著非線性現象，過去它處于次要地位而被忽略，但是隨著人們對事物本質研究的深入，以往被忽略的非線性現象都在某種場合顯示其重要性，研究醫學超聲中非線性現象有助于人們進一步提高現有的診斷水平，近年來產生的諧波技術就是非線性聲學在超聲診斷中的一項有應用成效的新技術。傳統的超聲影像設備是接收和發射頻率相同的回波信號成像，這種成像的方法被稱為基波成像，實際上回波信號受到人體組織的非線性調制后產生基波的二次三次等高次諧波，其中二次諧波幅值最強，利用人體回聲的高次諧波構成人體器官的圖像，使得圖像清晰分辨率得到提高。這種用回波的高次諧波成像的方法叫做諧波成像，近年來，在臨床上得到了廣泛的應用。雖然諧波成像可以減少雜波和圖像陰霾，能夠提供增強的對比分辨率，但是由于帶寬較窄，對于低頻中的有用信號的損失是不可避免的，能否提高信號的利用率是獲得更為清晰的超聲圖像的關鍵。
數據融合，是20世紀80年代形成和發展起來的一種自動化信息綜合處理技術，它將來自多傳感器和多源的信息和數據進行綜合處理，從而得出更為可信的圖像融合。圖像融合是將來自不同探測器的圖像進行合并，以得到一個更完整的圖片或場景，其主要目的是通過對多幅圖像間的冗余數據的處理來提高圖像的可靠性，通過對多幅圖像間的互補信息的處理來提高圖像的清晰度，圖像融合作為數據融合的一個分支，也用到了常用的數據融合方法，但又根據圖像的特點引入了許多圖像處理的方法，本文采用小波變換的方法針對醫學超聲圖像進行融合，實驗所用圖像經過預處理濾波。
1 基于小波變換的圖像融合方法
醫學圖像融合的過程可以分為兩個步驟，圖像在空間域的配準和融合圖像的創建，圖像配準是圖像融合的先決條件，圖像配準精度的高低直接決定著融合結果的質量，20世紀90年代以來，隨著圖像配準研究的深入開展，國內外學者研究了多種方法1993年專門對醫學圖像的配準方法進行了分類，歸納了7種分類標準。
小波變換在空間和頻率域上都具有局域性，從而能對信息進行多尺度分析的細化分析。小波變換在圖像融合中的應用研究已有報道，但大多在熱圖像和可視圖像的融合，小波變換用于圖像融合有不少優點，圖像經小波分解后，不同分辨率上的細節信息互不相關，這樣可以將不同頻率范圍內的信號分別組合，產生多種不同特征的融合圖像，而且圖像在不同分辨率水平上的能量和噪聲不會互相干擾，融合圖像的塊狀偽影也容易消除，基于小波變換的圖像融合的一般結構，可以看出融合規則非常重要，當在建立融合圖像的每個小波系數時，必須確定哪幅源圖的小波系數對融合有利，這個信息將保留在融合決策圖中，常用的融合規則主要有基于像素的融合規則和基于窗口的融合規則，基于像素的融合規則逐個考慮源圖相應位置的小波系數，主要是交叉像素選擇法，即從各源圖的小波系數矩陣中相應位置選取最大的小波系數作為融合的小波系數，然后再由小波逆變換得到融合圖像。
這種方法在融合處理時表現出對邊緣的高度敏感性，使得圖像在預處理時要求圖像嚴格對準，否則處理結果將不盡人意?；诖翱诘娜诤弦巹t不僅考慮相應位置的小波系數，還要考慮與它相鄰的小波系數。比如窗口劃分，再確定融合相應位置的小波系數，這種方法考慮了圖像像素與它相鄰像素的高度相關性這一事實，因此，降低了對邊緣的敏感性。如何選擇窗口是該融合規則的難點，這要求所選窗口的小波系數有較大的相關性，否則就無法發揮該法的優越性，為此，可以將圖像看作是由不同灰度等級的區域構成的，而物體的邊緣表現為灰度差，邊緣是圖像的一個很重要的特征，包含有價值的目標邊界信息，由邊緣可以進行圖像的定位“識別”濾波等操作。根據邊緣區域圖和區域活動表，使用以下的融合規則來計算融合決策圖：高活動等級優于低活動等級，邊緣的像素點優于非邊緣像素點，小區域優于大區域，在確定邊緣在圖像處理中，經常要將處理后的圖像與處理前的圖像進行各方面的比較，看圖像質量是否改觀，比較常用的方法是峰值信噪比，圖像融合是一種新的圖像處理方法，因此可以借用通常圖像處理中的圖像評估方法，以評判融合方法的優劣，由于圖像融合是將幾幅不同的圖像經處理后得到一幅包含源圖像中各個細節的圖像，該融合后的圖像與兩張源圖進行，計算處理結果表明基于區域的融合的方法是有效的，總之，融合處理對圖像質量的提高是有益的。
醫學圖像診斷范文4
摘要：介紹了圖像處理技術在醫學領域的發展，闡釋了圖像分割、圖像融合和圖像重建技術在醫學領域的發展。提出了圖像處理技術發展所面臨的相關問題及其發展方向。
關鍵詞：圖像處理技術 圖像分割 圖像融合 圖像重建
圖像處理技術是20世紀60年展起來的一門新興學科。近幾十年來，由于大規模集成電路和計算機科學技術的迅猛發展，離散數學理論的創立和完善，以及軍事、醫學和工業等方面需求的不斷增長，圖像處理的理論和方法的更加完善，已經在宇宙探測、遙感、生物醫學、工農業生產、軍事、公安、辦公自動化、視頻和多媒體系統等領域得到了廣泛的應用，成為計算機科學、信息科學、生物學、醫學等學科研究的熱點。
圖像處理在醫學界的應用非常廣泛，無論是病理研究還是臨床診斷都大量采用圖像處理技術。它因直觀、無創傷、方便安全等優點而受到人們青睞。圖像處理首先應用于細胞分類、染色體分類和放射圖像分析等，20世紀70年代圖像處理在醫學上的應用有了重大突破，1972年X射線斷層掃描CT得到實用：1977年白血球自動分類儀問世：1980實現了CT的立體重建。隨著科學技術的不斷發展，現代醫學已越來越離不開醫學圖像的信息處理，醫學圖像在臨床診斷、教學科研等方面有重要的作用。目前的醫學圖像主要包括CT(計算機斷層掃描)圖像、MRI(核磁共振)圖像、B超掃描圖像、數字X光機圖像、X射線透視圖像、各種電子內窺鏡圖像、顯微鏡下病理切片圖像等。但由于醫學成像設備的成像機理、獲取條件和顯示設備等因素的限制，使得人眼對某些圖像很難直接做出準確的判斷。計算機技術的應用可以改變這種狀況，通過圖像變換和增強技術來改善圖像的清晰度，突出重點內容，抑制次要內容，來適應人眼的觀察和機器的自動分析，這無疑大大提高了醫生臨床診斷的準確性和正確性。
一、圖像處理技術及其在醫學領域的應用
(一)圖像分割
圖像分割就是把圖像中具有特殊涵義的不同區域分開來，這些區域使互不相交的每一個區域都滿足特定區域的一致性。它是圖像處理與圖像分析中的一個經典問題。比如基于三維可視化系統結合fast marching算法和watershed變換的醫學圖像分割方法，能得到快速、準確的分割結果。圖像分割同時又是進行三維重建的基礎，分割的效果直接影響到三維重建后模型的精確性，分割可以幫助醫生將感興趣的物體(病變組織等)提取出來，幫助醫生能夠對病變組織進行定性及定量的分析，進而提高醫生診斷的準確性和科學性。由于解決和分割有關的基本問題是特定領域中圖像分析實用化的關鍵一步，因此，將各種方法融合在一起并使用知識來提高處理的可靠性和有效性是圖像分割的研究熱點。
(二)圖像融合
圖像融合的主要目的是通過對多幅圖像間的冗余數據的處理來提高圖像的可讀性。對多幅圖像問的互補信息的處理來提高圖像的清晰度。利用可視化軟件對多種模態的圖像進行圖像融合，可以準確地確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀和它與周圍生物組織之間的空間關系，從而及時高效地診斷疾病。目前的圖像融合技術可以分為兩類：一類是以圖像像素為基礎的融合方法：另一類是以圖像特征為基礎的融合方法。以圖像特征為基礎的融合方法原理上不夠直觀且算法復雜，但是實現效果較好。在圖像融合技術研究中，不斷有新的方法出現，其中小波變換、基于有限元分析的非線性配準以及人工智能技術在圖像融合中的應用將是今后圖像融合研究的熱點與方向。隨著三維重建顯示技術的發展，三維圖像融合技術的研究也越來越受到重視。
(三)圖像重建
圖像重建是從數據到圖像的處理，即輸入的是某種數據，而經過處理后得到的結果也是圖像。CT是圖像重建處理的典型應用實例。目前，圖像重建與計算機圖形學相結合，把多個二維圖像合成為三維圖像，并加以光照模型和各種渲染技術，能生成各種具有強烈真實感的圖像。
二、圖像處理技術在醫學領域未來發展方向
當前，醫學圖像處理面臨的主要任務是研究新的處理方法，構造新的處理系統。未來發展方向大致可歸納為以下幾點：
(一)圖像處理技術的發展將圍繞研制高清晰度醫學顯示設備、更先進的醫學成像設備，向著高速、高分辨率、立體化、多媒體化、智能化和標準化方向發展。
(二)圖像、圖形相結合，朝著三維成像或多維成像的方向發展。
醫學圖像診斷范文5
關鍵詞：B超圖像；醫學影像；數據采集；圖像處理技術
前言
B超診斷儀在很多疾病診斷中有著廣泛的應用，并且表現出較大的優勢，其無創、無痛、無放射線，并且能夠重復使用、價格低廉，在諸多領域成為影像檢查的首選方法。目前，我國市場上銷售的B超診斷儀難以滿足新技術的需求，而國外進口的高檔B超診斷儀，雖然功能性強，但是價格昂貴。針對這種情況，計算機領域已經有相應的解決辦法對B超圖像進行收集和整理，并通過使用圖像處理技術對圖像進行有效處理，提升B超診斷儀的性能，提高診斷的科學性。
1B超圖像采集
B超診斷儀采集的影像為數字圖像，采用數字化圖像處理技術能夠增強清晰度，對病灶邊緣進行圖像清晰處理，醫生通過分析更加明確的影像圖片，能夠更準確、更快速的做出診斷，結合病人自身實際情況制定科學合理的治療方案。B超診斷儀將采集的圖像有目的地存入計算機中，建立與病人相關的信息庫，形成醫學影像數據庫系統，對數據庫中的信息進行綜合性管理，提高B超圖像利用率，為臨床診斷奠定良好基礎。B超圖像采集系統中的數字存儲技術保證圖像存取效率，提高B超圖像查詢速度和管理效率，為醫生和患者帶來便利。數字存儲技術還代替了傳統紙質打印媒介，降低了人工成本，節約了開支。數字存儲能夠實現數據的網絡傳輸，為遠程診斷提供便利條件，適應了醫療事業互聯發展的趨勢。
2B超計算機圖像處理技術
2.1圖像增強技術
圖像增強技術作為圖像處理領域的基本技術之一，通過將原始分散而稀疏的圖片通過拉大對比度，增強視覺效果，能夠使原本模糊不清甚至無法辨認的圖片清晰化。隨著科學不斷發展進步，在圖像增強技術的基礎上，衍生出B超圖像增強技術。B超圖像中明暗分布直接影響圖像的清晰度，圖像的展示情況也受到對比度的影響，當一幅圖像大部分區域亮而局部不亮時，說明該圖對比度低，圖像整體較為模糊，不利于辨認；而一幅圖像大部分區域的明、暗程度相似，圖像中明、暗區域分配合理。則這一圖像的對比度高，能夠被人們清晰地辨認出來。因此，圖像增強技術在進行B超圖片處理中有著不可替代的作用。相關技術人員進行圖片處理時，應當合理調整灰度范圍，通過調整圖片的對比方式，改變視覺效果。對比度較低的圖像基本都是由有限灰度所構成，其主要特點是像素范圍較為集中，僅利用很小的像素范圍就可以顯示圖像，借助此區域內的直方圖準確判定檢查區域，通過對比拉伸將原始圖像動態范圍加寬，將B超圖像中原有重要且又無法查詢的信息提取出來，以此達成增強圖像視覺效果的作用。
2.2圖像去噪處理技術
B超圖像在收集和轉換過程中，經常會受到不規則隨機噪聲影響，隨機噪聲的大小直接影響到圖像質量，為了抑制機器噪聲提升圖像質量，必須對B超圖像進行去噪處理。其中較為常用的中值濾波法就能對B超圖像進行去噪處理。中值濾波作為一種非線性的處理方式，需要在固定條件下克服線性濾波器的影響，這就需要技術人員進行技術處理時，應當避免中值濾波為圖像細節帶來的影響，這種模式能夠去除脈沖波的干擾，是在B超圖像中一種較為有效的去噪聲方式。中值濾波的使用方法通常是對于奇數個點的滑動窗口進行中間值替代，常選擇3×3的方形進行中值濾波法進行去噪處理，隨后再進行邊緣的檢測。
2.3圖像邊緣檢測技術
B超圖像邊緣主要指像素灰度屋頂變化、階躍變化等諸如此類的像素集合，通常存在于物體與物體之間、物體與背景之間等。B超圖像邊緣的構成特點是圖像邊緣像素變化較為平緩，而圖像垂直方向的像素變化較為劇烈，其計算方法就是將符合邊緣像素要求的邊緣像素予以數學微分算子。如果圖像邊緣變化較強，這類圖像能夠使人產生強烈的視覺感受，便于對圖像觀察，而數字圖像邊緣檢測技術是對圖像進行分割，也是圖像分析領域一項基礎技術。因此，在進行B超圖像收集時，人們應當充分利用這一技術，加強邊緣值增強處理。由于圖像受到物理機制約束，超聲圖像中也存在巨大的噪聲，在提取時通常會得到虛假邊緣，其灰度變化并不是人們所關注的邊緣，這些虛假邊緣也會對圖像處理造成一定的困難，技術人員需要尋找對噪聲不敏感、定位準確的邊緣進行檢測，提高圖片綜合性能，這也是當前圖片處理工作者的工作目標。傳統圖像邊緣檢測技術中的Sobel、Prewitt、Roberts等對于噪聲十分敏感，致使上述技術在實際應用中存在一定困難，現在通過改進，提出二階導數零交叉點定位邊緣的方法，針對B超圖像邊緣檢測進行重新檢測，事實證明，這種方式能夠通過反復試驗，較為理想。
2.4偽彩色顯示技術
人們通過B超診斷儀所得出的圖像為灰度圖像，大部分人都很難適應灰度圖像，但對于彩色圖片的分析度和飽和度更易接受，將灰度較高的圖像轉化為彩色圖像的處理方法稱為偽彩色顯示技術。偽彩色顯示技術在醫學圖像處理中十分常見。對于圖像而言，偽彩色顯示技術是一種映射過程，利用這種技術能夠識別灰度差較小的圖像，提高B超圖像的觀察力，提高診斷準確率。偽彩色處理技術的原理就是將黑白圖像中各部分灰度分子賦予不同的色彩，將圖像進行不同映射并進行轉化，提高人眼對于圖像的分辨能力，這種模式較為常見，具體方式為：設f（x，y）為一幅黑白B超圖像，R（x，y）、G（x，y）、B（x，y）為f（x，y）分別映射到RGB空間的3個顏色分量，則偽彩色處理可表示為：R（x，y）=TR[f（x，y）]G（x，y）=TG[f（x，y）]B（x，y）=TB[f（x，y）]其中T為某種映射函數。
2.5紋理分析技術
B超圖像會產生顆粒狀紋理，其主要原因分兩類，一類是B超圖像本身就存在顆粒斑紋，這種斑紋來自于組織反射超聲波與射線相互干擾引起的噪聲，這種噪聲對臨床診斷無用，并不是由于病人機體問題產生的，對于這類紋理可以不用分析。另一類就是被查體自身結構相關顆粒狀紋理，圖像中的紋理會隨著自查體的變化而變化，在臨床診斷上是一種較為有用的信息，人們對于這類信息紋理分析有助于診斷被查體的病情。當圖像在相同的組織成像條件下會形成相同的圖像紋理模式，正常的與有病變的器官圖像組織顆粒的分布情況有所不同?？紤]到這一點，人們對于B超圖像進行紋理分析是分辨病情的重要環節之一，需要技術人員掌握紋理分析技術。而紋理分析技術有很多種，其中，最為常見的有極大極小值法（MM法）、灰度行程法（GTS法）、灰度級差法（GLD）、共生矩陣法、離散分形布朗隨機場模型法等，這些方式都能更快的找準問題，有利于對紋理進行準確的分析，能夠為醫生的診斷提供支持。
醫學圖像診斷范文6
關鍵詞：放射科；數字改造；影像
隨著CR、DR的應用與普及，醫學影像學全面進入了數字化時代。數字影像學優勢明顯，如：檢查效率高，圖像質量好，可進行多種后處理，圖像易于保存與檢索，可進行遠程診斷與會診等特點，使越來越多的人開始認識并接受數字影像設備。其中，以普放領域的CR、DR的數字化升級最引人注目。于是，各地有條件的大中小型醫院均紛紛開始購置CR、DR等，以實現放射科的數字化改造。然而，筆者通過走訪多家醫院發現，由于設備上線時考慮不周，未能配套相應的影像網絡系統，至使大部分醫院CR、DR，包括數字胃腸、DSA等數字影像設備未能充分發揮應有的性能，不但無形中造成了資源的浪費，亦給最終使用人員帶來了極大的不便。PACS是影像數字化存儲與傳輸系統的首字母縮寫。它主要包括數字化影像系統、存儲系統、傳輸系統、顯示終端及診斷系統等。影像數字化和PACS給上世紀末醫學影像技術和醫學影像診斷學帶來了革命性的變化，不僅使得影像檢查變得快捷，更使影像診斷從過去的"四維"模式變成了"五維"模式--使圖像的讀取和遠程傳輸突破了時間的界限，變得高效。過去傳統的影像載體是膠片，在數字化時代，膠片顯現了諸多弊端，昂貴、儲存成本大、難以長時間保管、不便攜帶等等。而PACS中的海量存儲設備，理論上可以無限量存儲影像信息，占用空間小，取用便捷，成本低廉。
1 目前，已實現數字化改造的放射科網絡建設情況大致分為以下三種情況
1.1已建成了完整的科室級或部門級PACS系統。
這種情況多見于一些大型綜合性醫院或教學醫院的放射科，這些醫院已建成了連接大部分影像科室的功能強大的PACS系統，擁有高性能DICOM服務器及能夠在線保存較長時間影像數據的大容量存儲設備。DICOM服務器提供了worklist、SCU、SCP等強大功能。所有相關影像科室可通過任意登記終端向DICOM服務器提交登記信息，各檢查設備如CR、DR等通過檢查號從DICOM服務器取得患者登記資料，檢查結束后，圖像回傳至DICOM服務器，并由服務器按對應信息歸檔存儲。后處理工作站及診斷工作站均從服務器取得患者資料及圖像，用于圖像輸出及出診斷報告。部分醫院還實現了部分關鍵臨床科室通過DICOM服務器調閱檢查資料及圖像的功能。在這種工作模式下，放射技師工作量最小，尤其在DR系統中，只需輸入檢查號調出患者資料后即可開始檢查，投照后確認圖像即可完成檢查。后處理技師及診斷醫師直接從DICOM服務器獲取資料及圖像，故可對來自多個圖像源的資料及圖像進行處理。醫師更可在授權范圍內直接調閱來自不同影像設備如CT、MRI、USG等圖像進行參考，還可調閱歷史檢查資料進行對比，從而有利于提高診斷準確率。一些臨床醫師亦可通過PACS系統在最短時間內看到患者檢查圖像。這種工作模式能夠充分發揮數字影像設備及影像網絡帶來的優勢，使相關科室工作效率及工作質量得到明顯提高。
1.2已建成科室局域網，但未建成PACS系統。
這種情況多見于中小型醫院放射科。在上線CR、DR等設備時，考慮到診斷需要，配套建立了診斷工作站，并建成了科室局域網，但未設立DICOM服務器及大容量存儲設備。由于工作站軟件網絡服務功能有限，不能提供worklist、SCP等服務，只能被動接受各成像設備傳入的圖像及患者資料并保存于本地，這不僅大大加重了各成像設備的網絡負荷，使其工作效率下降，故障率升高。圖像在線保存時間受工作站存儲容量限制，最短時甚至只能保存幾天內的檢查圖像。網絡維護人員需要經常性備份與清空圖像，以為后續工作騰出空間。診斷醫師無法調閱更久的資料用于對比，更無法調閱其他影像設備的圖像資料來參考。且各檢查設備不一定能共享同一后處理工作站，可能需要為每一臺影像設備配置各自的后處理工作站。為此，會造成極大的人力資料與設備資源浪費。這種模式，對于工作量小，特別是只有一臺CR或DR的小型醫院完全可以勝任。但對于工作量大、成像設備超過2臺以上者則明顯不適用，或者說會成為工作效率的瓶頸。
1.3未建立科室局域網，亦未單獨設立診斷工作站
這種情況只見于小型醫院或一些門診部。在上線CR、DR時，未對CR或DR固有的小型局域網作任何擴充，僅能完成數字圖像的采集與輸出。診斷報告多采用手寫完成，部分CR或DR可在后處理工作站上完成診斷報告的書寫。所有圖像及資料均保存于成像設備主機內，因此需要經常性進行圖像的備份與清空。歷史資料檢索受主機容量的限制，一般非常小。要想調閱更久的資料，需人工從大量光盤中檢出并放入工作站上方可調閱，手續繁瑣。醫師無法獲得其他設備的圖像，不能實現遠程診斷。技師檢查前亦需自己輸入大量患者資料后方可檢查。這種模式，效率極其低下，但上線成本最低，僅適用于患者流量極小的科室進行數字化改造時采用。
2結論
隨著放射科數字化改造進程的加快，各地大中小型醫院放射科均開始了數字化改造步伐。但部分醫院盲目上線CR、DR等設備，對為數字化設備提供了強大后備支持的影像網絡系統的重要性認識不夠，使升級改造后的數字設備達不到預期的目的，或工作效率得不到明顯提升，均無形中浪費了寶貴的投資。故筆者建議，在上線CR、DR等數字設備時，多聞、多問、多查、多看，綜合考慮各醫院各科室實際工作量、工作流程、人員配備等因素，根據實際情況規劃好配套的影像網絡系統規模及功能，并與CR或DR系統一并或提前實施，以充分發揮數字影像設備帶來的便利與高效。
