醫(yī)學(xué)圖像診斷精選(九篇)

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第1篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

關(guān)鍵詞：眼底圖像；黃斑；灌注區(qū)；亮點；血管芽

中圖分類號：TP317.4文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2013）006-0127-03

基金項目：新鄉(xiāng)市科技發(fā)展計劃項目； 新鄉(xiāng)學(xué)院自然科學(xué)研究計劃基金項目（1399020087）

作者簡介：張同光（1977-），男，碩士，新鄉(xiāng)學(xué)院計算機學(xué)院講師，研究方向為計算機網(wǎng)絡(luò)與信息安全技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)、Linux。

0引言

本項目（數(shù)字眼底熒光造影分析軟件）是新鄉(xiāng)學(xué)院、新鄉(xiāng)市中心醫(yī)院兩家單位共同承擔(dān)的新鄉(xiāng)市科技發(fā)展計劃項目。新鄉(xiāng)學(xué)院負責(zé)數(shù)字影像分析軟件編制工作，中心醫(yī)院負責(zé)提供醫(yī)學(xué)素材、影像分析技術(shù)和測試環(huán)境。

1眼底

眼底[1]是眼球內(nèi)后部的組織，即眼球的內(nèi)膜——視網(wǎng)膜、視、黃斑和視網(wǎng)膜中央動靜脈。

在視盤的外側(cè)，有一個顏色略深，中心凹處有一反射光點，稱為黃斑，它是視力最敏銳的部分。

眼底檢查十分重要，許多疾病都可以從眼底上反映出來。眼底的視網(wǎng)膜血管是人體中唯一可看見的血管，醫(yī)生把它當作了解其它臟器血管情況的窗口。因此，它的變化在一定程度上反映了一些器官的改變程度。醫(yī)生可據(jù)此來分析、判斷疾病的嚴重程度[2]。

2眼底圖像及其處理

眼底圖像是利用眼底照相機對眼球內(nèi)壁進行不同角度拍攝而成的圖像，圖像經(jīng)過數(shù)字化存入計算機中，醫(yī)師可通過對眼底圖像的分析[3]，為各種疾病的診斷提供參考依據(jù)。

醫(yī)學(xué)圖像研究可以分為兩大部分：醫(yī)學(xué)圖像成像技術(shù)研究、醫(yī)學(xué)圖像處理與分析，兩者又都包含廣泛的研究內(nèi)容。醫(yī)學(xué)圖像處理與分析中主要包括：①圖像增強技術(shù)；②圖像分割技術(shù)；③圖像配準與拼接技術(shù)；④圖像顯示技術(shù)；⑤圖像指導(dǎo)治療技術(shù)；⑥圖像引導(dǎo)手術(shù)技術(shù)；⑦醫(yī)學(xué)虛擬環(huán)境技術(shù)。

醫(yī)學(xué)圖像處理與分析一直都是圖像處理和分析領(lǐng)域中研究的重點和熱點問題，借助圖形、圖像技術(shù)的有力手段，醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量和顯示方法得到了極大的改善，使得醫(yī)療水平大大提高，不論在基礎(chǔ)學(xué)科還是臨床應(yīng)用，都是圖像處理種類極多的領(lǐng)域。但是，由于醫(yī)學(xué)圖像的處理技術(shù)難度大，依然存在著較多的關(guān)鍵問題，使得很多處理很難達到臨床實用化程度。

本課題以眼底圖像為研究對象，主要集中在對眼底圖像的后處理及其應(yīng)用等方面。結(jié)合臨床實際，對這些關(guān)鍵問題展開深入的研究，并將成果應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床分析和診斷。

3研究內(nèi)容

本項目主要的研究工作是：開發(fā)眼底照片輔助分析診斷軟件，實現(xiàn)醫(yī)師在電腦上完成對眼底影像的瀏覽、分析、診斷、病歷編輯、打印、存檔等一系列工作（其中分析、診斷功能是本項目的關(guān)鍵技術(shù)）。

黃斑是視網(wǎng)膜上一個重要的部位，是中心視力最敏銳（視細胞最密集）的區(qū)域，直徑僅有1.5mm。多數(shù)眼科疾病與黃斑病變（視網(wǎng)膜病變）有關(guān)，中心性視網(wǎng)膜炎、出血性黃斑等病變，伴有視網(wǎng)膜下新生血管、滲漏及出血，病灶邊緣處有弧形或環(huán)形出血，偶有呈放射形排列的點狀出血。病程末期，黃斑區(qū)形成黃白色瘢痕。黃斑病變（視網(wǎng)膜病變）的眼底熒光血管造影中，會發(fā)現(xiàn)滲出灶處有顆粒狀、花邊狀（本項目中稱為血管芽）等多種形態(tài)的新生血管網(wǎng)。因此，采用數(shù)據(jù)圖像處理技術(shù)（閾值化輪廓提取法、半徑直方圖等）對眼底圖像進行處理，獲得黃斑區(qū)域（包括其附近區(qū)域）的圖像特征（如區(qū)域邊緣的輪廓、形狀等）和人為圖像特征（如直方圖、圓度、長半軸、短半軸等）。

總之，從眼底圖像中要獲得的信息是：拱環(huán)（黃斑）、灌注區(qū)、亮點、血管芽及它們的屬性，然后根據(jù)這些信息幫助眼科醫(yī)生做出初步診斷。

4技術(shù)方案

在分析和比較現(xiàn)有眼底圖像分析與處理方法的基礎(chǔ)上，針對眼底圖像處理與分析中存在的關(guān)鍵問題，從以下4個方面進行研究：①圖像預(yù)處理；②區(qū)域識別；③輪廓提取；④參數(shù)獲取及診斷。

本課題研究的主要內(nèi)容及模塊間關(guān)系、研究技術(shù)路線如圖1所示。將信息學(xué)與生物醫(yī)學(xué)緊密結(jié)合起來，充分利用現(xiàn)代計算機圖像處理技術(shù)，對彩色眼底圖像進行分析與處理，為臨床診斷與科學(xué)研究提供定性與定量的參考依據(jù)。

解決技術(shù)問題所采用的方案：①用二值SOBEL法，對圖像進行邊緣提取，得到眼底圖像的二值輪廓；②通過動態(tài)閾值法獲得適合當前圖像的閾值（包括黃斑閾值、亮點閾值、血管芽閾值），根據(jù)獲得的閾值對圖像進行二值化處理，進而得到“拱環(huán)（黃斑區(qū)）、無灌注區(qū)”圖、“亮點”圖、“血管芽”圖，便于后續(xù)的處理；③通過區(qū)域亮點密度（亮點數(shù)），判斷眼底圖像中是否存在分支靜脈栓塞；④通過區(qū)域芽點密度（芽點數(shù)），判斷眼底圖像中是否存在血管芽；⑤通過黃斑區(qū)個數(shù)、無灌注區(qū)個數(shù)，判斷黃斑結(jié)構(gòu)是否異常，是否存在無灌注區(qū)；⑥獲得基準面積、測量面積以及黃斑區(qū)的屬性（圓度、長半軸、短半軸等）；⑦通過半徑直方圖法，判斷黃斑區(qū)的圓度；⑧匯總前面的處理結(jié)果，作出初步診斷。

5研究環(huán)境

本項目研究的數(shù)字眼底熒光造影分析儀包括數(shù)字影像采集設(shè)備和眼底照片分析診斷軟件兩個部分。①硬件：通用PC、眼底照相機（TRC-50DX）；②軟件：Windows XP、Visual Studio 2005、C/C++、OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。

6系統(tǒng)測試

測試選用三個實際來診病人的眼底圖像，一人眼底圖像正常，兩人眼底圖像異常。

待處理A（正常）眼底圖像如圖2所示。

待處理B（異常）眼底圖像如圖3所示。

待處理C（異常）眼底圖像如圖4所示。

基準值通過10張正常的眼底圖像計算而得。

由于篇幅限制，僅提供來診病人——C（異常）的測試圖像。

通過動態(tài)閾值法和手動閾值法對眼底圖像進行處理，圖5、6、7、8、9、10、11是動態(tài)閾值法獲得圖像，手動閾值法獲得的圖像省略。

7結(jié)語

通過對3個來診病人眼底圖像的測試，說明了該課題設(shè)計的眼底影像輔助分析診斷及管理系統(tǒng)達到了預(yù)期的功能，能夠快速主動地為眼科醫(yī)生提供一系列有價值的診斷參數(shù)和初步診斷結(jié)果，極大提高了診斷時間。從測試所獲得的參數(shù)和結(jié)果看，動態(tài)閾值法要好些。

另外，該系統(tǒng)能夠快速生成診斷報告單（見圖12），極大提高了工作效率。關(guān)于生成診斷報告單的具體過程，在軟件使用說明書中描述。

該課題設(shè)計的眼底影像輔助分析診斷及管理系統(tǒng)還存在不足之處：

在對少數(shù)圖像進行處理時，沒有完全達到預(yù)期的結(jié)果，這也是使用該系統(tǒng)的醫(yī)院反饋的信息。比如說，在判斷亮點時，識別出來的亮點個數(shù)為47（亮點個數(shù)

參考文獻：

[1]王曉幸，王勤美.包含飛.眼科信息學(xué)的發(fā)展概述[J].中華眼科雜志，2006（5）.

第2篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

關(guān)鍵詞:醫(yī)學(xué)圖像配準;插值方法;互信息

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2012)18-4501-02

Research and Application of Medical Image Registration Methods

ZHANG Rong-hai1, PAN Yi-guang2, ZHANG Jun1

（1.Dept. of Public, West Anhui Health Vocational College, Lu’an 237005, China; 2.Medical Imaging Center, Lu’an People’s Hospital, Lu’an 237006, China）

Abstract: Image registration is an important research topic in the field of medical image processing. Image registration is a multiple image alignment to a common coordinate system, to detect subtle changes in the intervening. Medical image registration is widely used in medical diagnosis, to guide nerve surgery, radiation treatment plan, lesion location, tracking and inspection of the treatment of pathological changes in various aspects of morphology and function of integrated information for clinical diagnosis. In this paper a comprehensive overview of the research and application progress of medical image registration techniques.

Key words: medical image registration; interpolation method; mutual information

圖像配準技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的一個重要研究課題。醫(yī)學(xué)圖像配準技術(shù)可以將來源于不同成像設(shè)備的圖像，或者不同時間利用同種成像設(shè)備得到的圖像進行配準，得到更豐富的信息用于醫(yī)療診斷中。醫(yī)學(xué)圖像配準不僅可以用于醫(yī)療診斷，還可以用于指導(dǎo)神經(jīng)手術(shù)、放射治療計劃的制定、病灶的定位、病理變化的跟蹤和治療效果的評價等各個方面，為醫(yī)生提供功能和形態(tài)的綜合信息。在不同的時間使用不同的設(shè)備，如磁共振、CT、PET、SPECT等（多模式），從不同的角度，以2D或3D的視角（多時空）。圖像配準應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如遙感技術(shù)及其應(yīng)用（多光譜分類）、環(huán)境監(jiān)測、變化檢測、圖像拼接、氣象預(yù)報、建立超分辨率圖像、納入地理信息信息系統(tǒng)（GIS）），醫(yī)藥（從不同的方式相結(jié)合的數(shù)據(jù)，如電腦斷層掃描（CT）和磁共振成像（MRI），以獲得更完整、有關(guān)病人的信息，監(jiān)測腫瘤的生長、治療驗證、比較病人的數(shù)據(jù)、制圖、解剖地圖集（地圖更新）、在計算機視覺（目標定位，自動質(zhì)量控制）。

醫(yī)學(xué)圖像配準技術(shù)可以將來源于不同成像設(shè)備的圖像，或者不同時間利用同種成像設(shè)備得到的圖像進行配準，得到更豐富的信息用于醫(yī)療診斷中。全自動醫(yī)學(xué)圖像配準不僅可以用于醫(yī)療診斷，還可以用于指導(dǎo)神經(jīng)手術(shù)、放射治療計劃的制定、病灶的定位、病理變化的跟蹤和治療效果的評價等各個方面，為醫(yī)生提供功能和形態(tài)的綜合信息。目前大量的圖像數(shù)據(jù)無法實時實現(xiàn)和臨床應(yīng)用，這也成為限制了現(xiàn)階段配準性能較好的互信息相似性測度在配準方法中的應(yīng)用。不論是剛性還是非剛性配準算法，在配準過程中，常使用多分辨率圖像金字塔來進行由粗到精的搜索變換系數(shù)，提高計算效率、避免局部極小值，實現(xiàn)自動的更精確的配準結(jié)果。但是常見的圖像小波金字塔，濾波器的張量積形式使得小波變換缺乏平移和旋轉(zhuǎn)不變性，這些不變性正是在圖像配準中最需要的，只有具有這些不變性，刁能保證從粗尺度上得到的平移、旋轉(zhuǎn)和放縮參數(shù)的準確性，從而得到準確的結(jié)果。

1醫(yī)學(xué)圖像配準的步驟

圖像配準主要包括特征檢測、特征匹配、變換模型估計、圖像采樣與變換等步驟。功能檢測：突出和鮮明的對象（封閉的邊界地區(qū)、邊緣，輪廓線交叉路口，彎道等兩個參考）和遙感圖像被檢測到。特征匹配的特點和參考之間的對應(yīng)關(guān)系建立了遙感影像。變換模型估計：所謂的映射的類型和參數(shù)功能，根據(jù)遙感圖像與參考圖像，估計。圖像重采樣和改造：遙感圖像轉(zhuǎn)化指的映射功能。

2醫(yī)學(xué)圖像配準方法

醫(yī)學(xué)圖像配準方法以下方法包括傅立葉轉(zhuǎn)換分析、互相關(guān)的方法，使用傅立葉分析、總體搜索技術(shù)、特征值分解、矩匹配技術(shù)、變形技術(shù)、程序的方法、解剖圖集、內(nèi)部標簽、外部標簽等。

2.1外在配準方法

是將人造物體檢測連接到病人的身體的方法，不需要復(fù)雜的算法，常用于骨科臨床診斷與治療等；

第3篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

醫(yī)學(xué)影像技術(shù)是高新技術(shù)與醫(yī)學(xué)的結(jié)合，自20世紀70年代起，以CT問世為標志，伴隨計算機技術(shù)的進步，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像學(xué)取得了突飛猛進的發(fā)展，由傳統(tǒng)單一普通X線加血管造影檢查形成包括超聲、放射性核素顯像、X線CT、數(shù)字減影血管造影（DSA）、MRI、普通X線檢查的數(shù)字化成像（CR和DR）以及圖像存儲和傳輸系統(tǒng)（PACS）多種技術(shù)組成的醫(yī)學(xué)影像學(xué)體系。醫(yī)學(xué)影像學(xué)已經(jīng)由傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)檢查發(fā)展成為組織、器官代謝和功能診斷手段，醫(yī)學(xué)影像學(xué)技術(shù)已經(jīng)由既往"輔助檢查手段"轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)代醫(yī)學(xué)最重要的臨床診斷和鑒別診斷方法，使多種疾病的診斷更準確、及時。由于介入醫(yī)學(xué)的興起，醫(yī)學(xué)影像學(xué)已經(jīng)集診斷和治療為一體，成為與外科手術(shù)、內(nèi)科化學(xué)藥物治療并列的現(xiàn)代醫(yī)學(xué)第3大治療手段。目前，醫(yī)學(xué)影像學(xué)科是現(xiàn)代化醫(yī)院的支柱之一，影像學(xué)設(shè)備的價值占醫(yī)院固定資產(chǎn)50%以上，醫(yī)學(xué)影像學(xué)為臨床醫(yī)學(xué)的主要研究手段和推動現(xiàn)代醫(yī)學(xué)不斷發(fā)展的動力。

醫(yī)學(xué)影像學(xué)是高新技術(shù)與醫(yī)學(xué)的結(jié)合點，21世紀醫(yī)學(xué)影像學(xué)發(fā)展首先依賴于以計算機為主導(dǎo)的高新技術(shù)的進步。由于計算機的性能以幾何級數(shù)升級，必將帶動多種醫(yī)學(xué)影像學(xué)設(shè)備向小型化、專門化、高分辨率和超快速化方向發(fā)展，醫(yī)學(xué)影像學(xué)檢查亦將由大體水平逐漸深入至細胞、受體、分子和基因水平。近年來，美、歐、日等發(fā)達國家和地區(qū)在醫(yī)療影像診斷產(chǎn)業(yè)加強戰(zhàn)略布局，旨在帶動多種醫(yī)學(xué)影像設(shè)備向小型化、專門化、高分辨率和快速化方向發(fā)展。目前，數(shù)字醫(yī)療影像技術(shù)的發(fā)展主要有如下幾大趨勢：

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像設(shè)備的發(fā)展將由最開始的形態(tài)學(xué)分析發(fā)展到攜帶有人體生理機能的綜合分析。通過發(fā)展新的工具、試劑及方法，探查疾病發(fā)展過程中細胞和分子水平的異常。這將會為探索疾病的發(fā)生、發(fā)展和轉(zhuǎn)歸，評價藥物的療效以及分子水平治療開啟嶄新的天地。同時，由于造影劑是影像診斷檢查和介入治療時所必需的藥品，未來針對特定基因表達、特定代謝過程、特殊生理功能的多種新型造影劑也將逐步問世。

1小型化和網(wǎng)絡(luò)化

新技術(shù)的發(fā)展使醫(yī)學(xué)影像設(shè)備向床邊診斷轉(zhuǎn)變，小型、簡便的床邊化儀器將越來越多地投入應(yīng)用，這將對重癥監(jiān)護、家庭醫(yī)療、預(yù)防保健等提供快速、準確、可靠的信息，提高醫(yī)生對病人診斷的及時性和針對性。同時，數(shù)字化成像將安全取代傳統(tǒng)的非數(shù)字圖像，醫(yī)院內(nèi)部所有醫(yī)學(xué)影像學(xué)設(shè)備將聯(lián)網(wǎng)，在線大容量數(shù)字化圖像存儲得到普及，由于寬頻帶網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，醫(yī)學(xué)影像學(xué)圖像的遠程傳輸更快捷，圖像更清楚，使遠程放射學(xué)達到普及和實用階段。網(wǎng)絡(luò)化也將加快成像過程、縮短診斷時間，有利于圖像的保存和傳輸。影像學(xué)科醫(yī)生不必到醫(yī)院上班，在家或出差的旅途中即可完成醫(yī)療工作任務(wù)。醫(yī)院內(nèi)部完全取消借、還片工作，臨床科室醫(yī)生在門診、病房或手術(shù)室、監(jiān)護室直接經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)閱影像學(xué)圖像，應(yīng)用計算機仿真技術(shù)設(shè)計外科手術(shù)方案、并直接在手術(shù)過程中引導(dǎo)手術(shù)入路、揭示手術(shù)切除范圍。通過影像網(wǎng)絡(luò)化實現(xiàn)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像學(xué)的基本理念，達到人力資源、物質(zhì)資源和智力資源的高度統(tǒng)一和共享。

2多態(tài)融合技術(shù)使診斷、治療一體化

在新世紀，將有多種新型造影劑問世（包括組織、器官特異性造影劑，特定基因表達、特定代謝過程、特殊生理功能造影劑），其毒副作用更小、對比增強效果更佳、診斷的特異性更強。此外，醫(yī)學(xué)影像學(xué)技術(shù)直接應(yīng)用于藥物研制，并用于監(jiān)測療效，可促進新藥的開發(fā)進程。

醫(yī)學(xué)圖像所提供的信息可分為解剖結(jié)構(gòu)圖像（如：CT、MRI、B超等）和功能圖像（如：SPECT、PET等）。由于成像原理不同所造成圖像信息的局限性，使得單獨使用某一類圖像的效果并不理想。因此，通過研制新的圖像融合設(shè)備和新的影像處理方法，將成為計算機手術(shù)仿真或治療計劃中的重要方向。同時，包含兩種以上影像學(xué)技術(shù)的新型醫(yī)學(xué)影像學(xué)設(shè)備（如：CT與X線血管造影機）將更受歡迎，診斷與治療一體化將使多種疾病的診斷更及時、準確，治療效果更佳。

3 3D打印輔助醫(yī)學(xué)影像

第4篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

[關(guān)鍵詞]超聲檢查；異性擴散濾波技術(shù)；噪聲抑制

引言：隨著醫(yī)療科技的發(fā)展，各種檢查技術(shù)及手段日益提高，超聲成像技術(shù)作為普通的檢查手段應(yīng)用十分廣泛，超聲成像技術(shù)的特點是功能診斷快速、實時。一直是心臟檢查中最普遍采用的手段，但醫(yī)學(xué)超聲圖像中通常含有大量的斑點（speckle）噪聲，這些斑點、噪聲模糊和掩蓋了超聲圖像中某些重要的信息，使得超聲圖像的定量分析變得比較困難。因此在心臟醫(yī)學(xué)超聲圖像序列中如何進行斑點噪聲抑制，以提高超聲檢查中圖像噪聲濾波的準確度，對各種心臟疾患的診斷具有積極意義[2]。

1心臟醫(yī)學(xué)超聲圖像的降噪

1.1斑點噪聲的特點：在超聲的成像過程中，由于人體各組織結(jié)構(gòu)和器官上的不均勻性，一些微小的結(jié)構(gòu)常常不能為超聲所分辨，再加上超聲聲波信號的干擾，因此在超聲圖像上形成了特有的斑點噪聲.且斑點噪聲幅度呈瑞利分布，只有通過合理設(shè)計的濾波器，才能進行有效的噪聲控制[3]。

1.2基于各向異性擴散方程的濾波技術(shù)：基于各向異性擴散方程的濾波技術(shù)在醫(yī)學(xué)超聲圖像降噪領(lǐng)域倍受關(guān)注[1]，這一濾波技術(shù)實際上是一種擴散過程，不僅能比較有效地除去斑點噪聲，而且對有價值的邊緣細節(jié)信息還可以增強，各向異性擴散濾波技術(shù)的原理是通過在擴散方程中引入圖像特征，從而設(shè)計出合適的擴散系數(shù)，來對擴散行為進行有效的控制的；方程是用像素點的梯度大小與梯度門限作比較，通過基于各向異性擴散方程的濾波技術(shù)可以較好地控制斑點噪聲，增強有價值的邊緣細節(jié)信息，提高圖像的準確度。

2心臟醫(yī)學(xué)超聲圖像的平滑

臨床評價心臟功能的一個主要依據(jù)是心臟的運動特征；一般通過觀察心室壁的活動狀況和形態(tài)結(jié)構(gòu)等來診斷心肌缺血及缺血性改變等病變的，因此，提高超聲序列圖像的分辨率，可以提高臨床的診斷效果，具有積極的意義。目前臨床上通常采用二維濾波方法，各向異性擴散方程的濾波技術(shù)（Spatial Tem-poral Amisotropic Diffusion，STAD），但該技術(shù)忽略了時間域信息的利用，雖然能達到噪聲抑制，但有其局限性，不適合運動幅度大的心臟圖像，隨著研究的深入，有相關(guān)文獻提出利用時間域同時結(jié)合噪聲的分布估計，采用塊匹配方法來計算出超聲像素的位移，并將幀間的對應(yīng)關(guān)系與估算出的運動量向相匹配，形成了可有效反映運動幅度大的基于運動補償?shù)母飨虍愋云交∕otion Corn-pensated―Spatial Temporal Anisotropic Diffusion，MC―STAD）方法[4].

3結(jié)果討論

采用儀器為HP5500心臟超聲診斷儀，根據(jù)以上二種降噪方法，將此方法應(yīng)用到心臟超聲圖像中，結(jié)合噪聲特點.實驗圖像數(shù)據(jù)為左心室短軸及心臟長軸以的切面圖像，像素大小分別為200×238和200×182.分別以一個心動周期為標準各采集21幀和16幀圖像，使用基于運動補償?shù)母飨虍愋云交⊿TAD）與各向異性擴散方程的濾波技術(shù)方法處理后，分別可得到圖心臟收縮過程中的第8和第11幀的圖像，通過二種方法降噪的圖像可以看出，經(jīng)各向異性擴散方程的濾波技術(shù)方法處理后的圖像顯示心尖部位在運動收縮時由于運動幅度較大，因此，圖像中心外膜與心內(nèi)膜的邊界粘連在一起，不容易識別，而且位置有所變化；而使用基于運動補償?shù)母飨虍愋云交⊿TAD）處理后的圖像能清楚顯示心外膜與心內(nèi)膜，且無粘連現(xiàn)象。因此基于運動補償?shù)母飨虍愋云交⊿TAD）在實現(xiàn)有效的噪聲抑制的同時，還使得圖像中心內(nèi)膜邊緣等處也得到較好的增強和保持.有利于臨床診斷[5]。

綜上所述，利用各向異性擴散濾波技術(shù)，實現(xiàn)了超聲圖像的濾波，同時將其擴展到時間域，對超聲檢查中圖像噪聲進行抑制，以提高心臟超聲圖像序列的質(zhì)量，實現(xiàn)超聲圖像的噪聲抑制；并將其擴展到時間域圖像序列的平滑中，在臨床診斷中有利于進一步對心內(nèi)膜的運動和提取進行跟蹤，隨著科技水平的不斷提高，這一技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景。

參考文獻：

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第5篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

1.1.1醫(yī)學(xué)影像背景

醫(yī)學(xué)影像學(xué)由于其含有極其豐富的人體信息、各器官信息等,能以很直觀的形式向人們展示人體內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)、形態(tài)或臟器等,使得其在臨床診斷、病理研究分析治療中有著十分重要的作用,是醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域中的一個重要研究方向,幾年來,隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的不斷發(fā)展,醫(yī)學(xué)圖像已經(jīng)從早期的X光片發(fā)展為二維數(shù)字斷層圖像序列。醫(yī)學(xué)影像學(xué)包含人體信息的獲取以及圖像的形成、存儲、處理、分析、傳輸、識別與應(yīng)用等,主要內(nèi)容可以歸納為三大部分:醫(yī)學(xué)影像物理學(xué)、醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)和醫(yī)學(xué)影像臨床應(yīng)用技術(shù)⑴。首先醫(yī)學(xué)影像物理學(xué)指的是圖像形成過程的物理原理,主要目的是根據(jù)臨床需求或醫(yī)學(xué)研究的需求,對成像的原理、成像系統(tǒng)進行的分析和研究,將人體內(nèi)感興趣的信息提取出來,以圖像的形式顯示,并對各種醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量因素進行分析。提取的信息可以是形態(tài)的、功能的或成分等一切與當前臨床應(yīng)用有關(guān)的感興趣信息,信息載體可以是電磁波或機械波,所顯示的形式可以是一維的、二維的甚至是三維、四維等不同層次的圖像。

醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)是指對已獲得的圖像作進一步的處理,如對其進行分析、識別、分割、分類等,從而得到我們臨床研究所需的感興趣信息,確定哪些部分應(yīng)增強或某些特征需要特殊提取進行處理,其目的是使得原來不夠清晰的圖像變的清晰,易于分析,或者是為了提取圖像中某些特征信息,對于特定的器官的分析,涉及到醫(yī)學(xué)診斷的內(nèi)容[2],重點是要對器官的切片圖提取關(guān)鍵信息進行分析,如對于胃部切片圖,我們在診斷胃癌的時候是要判斷是否有淋巴結(jié)發(fā)生轉(zhuǎn)移,這就需要首先對胃部切片圖進行有效的分割,尤其是我們需要的胃壁周圍的感興趣區(qū)域,在正確分割的基礎(chǔ)上,對于切片圖中的目標進行分析,通過特定的方法識別切片圖中的目標,從而可以實現(xiàn)輔助診斷的目的[3]。

1.2醫(yī)學(xué)影像中多目標跟蹤研究的現(xiàn)狀

在計算機視覺領(lǐng)域的傳統(tǒng)目標跟蹤中,研究人員多采用基于分割的跟蹤,即運動目標的跟蹤被分為兩大步:第一步,目標分割;第二步,目標跟蹤。在醫(yī)學(xué)圖像多標跟蹤問題中,要對圖像上的目標進行精確的跟蹤,首先是需要正確的圖像分割結(jié)果,然后運用相應(yīng)的跟蹤方法得到我們所需要的跟蹤結(jié)果。

1.2.1醫(yī)學(xué)圖像分割概述

圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提出感興趣目標的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟?，F(xiàn)有的圖像分割法主要分以下幾類:基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。近年來,研究人員不斷改進原有的圖像分割方法并把其它學(xué)科的一些新理論和新方法用于圖像分割,提出了不少新的分

第二章醫(yī)學(xué)影像中的多目標跟蹤

目前,大多數(shù)對于醫(yī)學(xué)影像中多目標跟蹤的研究主要是基于醫(yī)學(xué)圖像分割的結(jié)果之上的,所以醫(yī)學(xué)影像中的目標跟蹤主要分為圖像分割、圖像跟蹤兩部分。圖像分割主要是為了提取感興趣區(qū)域,通過相關(guān)的圖像分割方法得到我們所需要的待跟蹤的圖像,得到分割圖像后采用跟蹤的相關(guān)方法對研究的目標進行跟蹤、識別,得到醫(yī)學(xué)影像中目標的一些關(guān)鍵信息,如其面積變化、位置變化、軌跡信息等。

2.1醫(yī)學(xué)影像中的圖像分割

圖像分割就是運用特定的方法把圖像分成若干個特定的區(qū)域并提取感興趣區(qū)域的技術(shù)和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟?，F(xiàn)有的圖像分割方法主要分以下幾類:基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。近年來,研究人員不斷改進原有的圖像分割方法并把其它學(xué)科的一些新理論和新方法用于圖像分割,提出了不少新的分割方法。

2.2醫(yī)學(xué)影像中的多目標跟蹤

在計算機視覺研究領(lǐng)域中,運動目標跟蹤一直是科研人員研究的重點。所謂序列圖像中的運動目標跟蹤,簡單來說即是確定目標在巾貞與頓之間的聯(lián)系。同樣,作為多醫(yī)學(xué)圖像顯微圖像中的醫(yī)學(xué)圖像跟蹤,即是要在幀與頓之間,多醫(yī)學(xué)圖像混合中,找到相同醫(yī)學(xué)圖像的一一對應(yīng)關(guān)系。從第一巾貞圖像直至最后一幀圖像,完成整個圖像序列中醫(yī)學(xué)圖像的匹配,實現(xiàn)整個醫(yī)學(xué)圖像跟蹤。從本質(zhì)上來說,醫(yī)學(xué)圖像跟蹤方法與傳統(tǒng)的目標跟蹤方法沒有太大的區(qū)別。是在醫(yī)學(xué)圖像序列這個特定環(huán)境下,算法需要做一些相應(yīng)的變化和改進,去適應(yīng)醫(yī)學(xué)圖像運動的一些特性,這樣才能達到理想的跟蹤效果。由于目標跟蹤技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域發(fā)展良久,優(yōu)秀的目標跟蹤技術(shù)門類眾多,目標跟蹤算法的分類沒有明確的標準。根據(jù)視頻序列中被跟蹤目標的數(shù)目,跟蹤方法可以分為單目標跟蹤和多目標跟蹤。根據(jù)目標跟蹤前,是否使用分割,跟蹤方法可以分為基于分割的跟蹤和基于視窗的跟蹤:基于分割的跟蹤是在分割后的結(jié)果中提取目標信息再進行跟蹤;而基于視窗的跟蹤不需要對圖像進行分害只要指定目標的區(qū)域,不過因為醫(yī)學(xué)圖像中目標運動多樣性,醫(yī)學(xué)圖像大都采用基于分割的跟蹤方法,跟蹤方法有幾類基本的框架:先檢測后跟蹤,先跟蹤后檢測,邊跟蹤變檢測,檢測利用跟蹤來提供處理的對象區(qū)域,跟蹤利用檢測來提供需要的目標狀態(tài)的觀測數(shù)據(jù),醫(yī)學(xué)圖像當中主要是先跟蹤后檢測。此外,根據(jù)跟蹤目標提取的不同特征,目標跟蹤方法可以分為基于顏色、基于形狀、基于區(qū)域和基于點特征等跟蹤

第一章緒論……………………1

1.1醫(yī)學(xué)影像中多目標跟蹤的背景和意義…………………1

1.2醫(yī)學(xué)影像中多目標跟蹤研究的現(xiàn)狀……………………3

1.3本文研究的主要內(nèi)容及論文安排…………………… 5

第二章醫(yī)學(xué)影像中的多目標跟蹤……………………7

2.1醫(yī)學(xué)影像中的圖像分割……………………7

2.2醫(yī)學(xué)影像中的多目標跟蹤……………………11

2.3本文中采用的方法……………………14

2.4本章小結(jié)……………………16

第6篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

關(guān)鍵詞 CT；PACS；醫(yī)學(xué)圖像存檔系統(tǒng)；DICOM；HL7

中圖分類號TN91 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2013）104-0196-03

在醫(yī)院信息化的進程中，PACS系統(tǒng)一直處于最關(guān)鍵的地位當中，PACS是英文的縮寫，這對于影像以及通信系統(tǒng)來說也是十分重要的，這代表著一個時代，也稱為醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)[1]。醫(yī)學(xué)CT（Computed Tomography）是醫(yī)學(xué)影像的一個重要工具，醫(yī)學(xué)CT影像在醫(yī)學(xué)診斷中具有重要地位。醫(yī)學(xué)影像是由各種各樣的影像設(shè)備生成的。醫(yī)學(xué)圖像需要在醫(yī)療機構(gòu)內(nèi)部，及醫(yī)療機構(gòu)之間進行傳輸，存儲并結(jié)合病人的身份信息和診斷信息等。PACS在CT圖像的存儲與通信方面具有重要作用和便利。

1 PACS

在醫(yī)學(xué)界，影像信息比較全面一些，這可以稱之為PACS，這跟臨床信息系統(tǒng)有著很大關(guān)系，跟醫(yī)院信息系統(tǒng)有關(guān)系。PACS、RIS的相互結(jié)合，這是一個非常重要的命題。PACS/RIS跟醫(yī)學(xué)影像、還有數(shù)字化圖像技術(shù)有一些潛在聯(lián)系，與通信工程是相互結(jié)合的。醫(yī)學(xué)圖像和PACS有著很大的關(guān)系，它在PACS下通信顯示的能力有很大的意義，筆者對HIS、RIS的相互連接做了分析：

關(guān)于醫(yī)學(xué)影像信息系有很多種說法，尤其是在定義方面卻不大相同，在狹義上，它是指對于圖像技術(shù)管理方面做出具體分析，這些信息包括很多，主要有圖像儲存，還在通信上的重新建立。臨床信息系統(tǒng)是指支持醫(yī)院醫(yī)護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫(yī)療信息的信息管理系統(tǒng)；放射學(xué)信息系統(tǒng)是指以放射科的登記、分診、影像診斷報告以及放射科的各項基本管理和流程等的基于圖像對象和放射科醫(yī)生診斷流程管理的查詢，統(tǒng)計信息系統(tǒng)；醫(yī)院信息系統(tǒng)是指覆蓋醫(yī)院所有業(yè)務(wù)包括醫(yī)療和醫(yī)療管理及其業(yè)務(wù)全過程的信息管理系統(tǒng)；實驗室信息系統(tǒng)是一類用來處理實驗室管理和實驗過程信息的信息系統(tǒng)。

2 CT影像的存儲

2.1 CT圖像信息模型

隨著計算機技術(shù)和信息化的發(fā)展，我們認為所需存儲的圖像為數(shù)字圖像。數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像的結(jié)構(gòu)典型有3個層次：像素值層次，文件頭層次，和病人信息層次。表1列出了集中圖像模態(tài)所生成圖像的典型大小。

由CT圖像設(shè)備所生成的醫(yī)學(xué)圖像被作為由像素組成的信息對象來存儲。像素在灰度圖像中包含灰度等級，在彩色圖像中包含RGB（紅，綠，藍）值。灰度級取決于CT設(shè)備的采像程序，RGB值由紅，綠，藍元素組成，每種顏色由一個8bit值（0～255）來表示。512*512*12bit的CT圖像等價于512*512*2=524288B，近視0.5MB。（12bit需要2B存儲空間）

2.2醫(yī)學(xué)圖像存檔系統(tǒng)

PACS在獲取方面是由數(shù)據(jù)獲取的，還跟顯示、存檔有著并列組成的關(guān)系。對于數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)的組成，主要是有CT影像設(shè)備組成。一臺裝有海量存儲器看起來量不大，但是卻很重要，它是存檔系統(tǒng)的組成部分，將CT圖像存檔，以支持以后的讀取操作。在系統(tǒng)上，它顯示多個區(qū)域工作方向，允許醫(yī)生觀察和處理CT圖像。由獲取系統(tǒng)獲得的CT圖像被傳送到存檔系統(tǒng)的服務(wù)器主機，存儲到存儲設(shè)備，或者分發(fā)到不同顯示工作站。

PACS的一個存檔系統(tǒng)由4個主要部分組成：檔案服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，存儲子系統(tǒng)和通信網(wǎng)絡(luò)。CT圖像通過網(wǎng)絡(luò)從獲取設(shè)備傳送到檔案服務(wù)器和顯示工作站。一個與醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）和放射科信息系統(tǒng)（RIS）接口的PACS網(wǎng)關(guān)使得檔案服務(wù)器能從HIS和RIS接受信息。

圖1 圖像存檔系統(tǒng)配置

檔案服務(wù)器的任務(wù)比較多，相對于計算機來說任務(wù)也比較多，是一個多任務(wù)計算機。帶有高容量主存（RAM）、雙CPU或多CPU和高速網(wǎng)絡(luò)接口，及圖像處理軟件，用以控制CT圖像的存檔、讀取和分發(fā)。

主要功能：

1）接受CT圖像；

2）將CT圖像存儲到存儲系統(tǒng)；

3）將圖像路由到顯示工作站；

4）更新數(shù)據(jù)庫表；

5）處理顯示工作站的檢索、讀取請求。

存儲子系統(tǒng)支持兩級圖像存儲：用于即時存取的短期存儲，用于長期存檔的長期存儲。

2.3數(shù)據(jù)庫存儲CT圖像

PACS跟HIS、LIS在醫(yī)學(xué)信息方面不相同的一點就是：有大量的數(shù)據(jù)儲存，如果我們能夠?qū)ACS數(shù)據(jù)合理設(shè)計的話，那么數(shù)據(jù)存儲也會更加完善，這對建設(shè)PACS也有很大幫助。在像素級層次，512*512*12bit的CT圖像為512k，近視0.5MB。合理的文件頭層次和病人信息層次設(shè)計成為關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)以DICOMT圖像的形式存儲作為數(shù)據(jù)庫存儲和開發(fā)的對象。DICOM圖像是指數(shù)字醫(yī)療設(shè)備的圖像按DICOM標準組織得到的文件[3]。DICOM圖像至少包含一個文件頭和一個圖像數(shù)據(jù)集合，合理地設(shè)計文件頭層次和內(nèi)容，為以后的數(shù)據(jù)庫編程帶來方便，也是醫(yī)院工作人員對CT圖像以及病人信息進行查詢，顯示，診斷的實際要求。

2.4光盤存儲影像[4]

數(shù)字化影像技術(shù)，采用大容量存儲管理方式和存儲介質(zhì)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲，一個很實際的存儲方式是利用關(guān)盤進行CT數(shù)字影像的存儲。存儲的數(shù)據(jù)以DICOM文件的形式存儲包括基本CT影像數(shù)據(jù)，病人姓名、年齡等基本信息。光盤一共兩張，一張為原始盤，一張為備份盤，相關(guān)數(shù)據(jù)可以很方便地在PC機上調(diào)閱，或編程查詢，顯示。

3影像的傳輸

3.1 DICOM圖像通信標準

CT屬于高檔醫(yī)療設(shè)備，經(jīng)歷了從非螺旋到螺旋，從體部成像到血管等局部器官成像，從低速旋轉(zhuǎn)到高速旋轉(zhuǎn)，從雙排到8排、64排直至320排等重大發(fā)展[5]，CT醫(yī)學(xué)圖像存儲與傳輸?shù)臍w一化是一個重大課題。

DICOM標準，是有一些組織決定的，這個組織主要是由美國國家電氣制造商協(xié)會以及美國放射學(xué)學(xué)院組成的，最主要的目的是為目的是為多種圖像設(shè)備提供連通性和互操作性，統(tǒng)一各種數(shù)字化影像設(shè)備的數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)傳輸標準，以便于個別系統(tǒng)之間圖像通信和交換。在此基礎(chǔ)上，CT圖像文件采用初級圖像分割，JPEG有損圖像壓縮被采用[6]。

3.2信息對象

DICOM中定義醫(yī)學(xué)圖像為信息對象，或數(shù)據(jù)集。一個系統(tǒng)或應(yīng)用將一幅圖像傳輸?shù)搅硪粋€系統(tǒng)或應(yīng)用時發(fā)生一次圖像通信。在一次CT圖像傳輸中，CT圖像作為信息對象被傳輸?shù)揭粋€PACS數(shù)據(jù)獲取計算機，當然這些信息對象同樣被存檔和顯示。

3.3對服務(wù)類分析

服務(wù)類是將信息對象與作用在其上的命令聯(lián)系在一起，并說明命令元素的要求及作用在信息對象上的結(jié)果。服務(wù)類可以簡單理解為DICOM提供的命令或應(yīng)用程序的內(nèi)部調(diào)用函數(shù)。一個PACS應(yīng)用在DICOM中成為應(yīng)用實體（AEs）。

3.4 CT圖像C-STORE DIMSE

一個從PACS數(shù)據(jù)獲取計算機向檔案服務(wù)器傳送CT圖像的服務(wù)。

1）數(shù)據(jù)獲取計算機向一個檔案服務(wù)器一個ASSOCIATION請求；

2）檔案服務(wù)器準許連接；

3）數(shù)據(jù)獲取計算機調(diào)用C-STORE服務(wù)，并請求在檔案服務(wù)器存儲一個CT圖像；

4）檔案服務(wù)器接收請求；

5）數(shù)據(jù)獲取計算機傳送圖像到檔案服務(wù)器；

6）檔案服務(wù)器存儲CT圖像在存儲設(shè)備中，并通知操作成功；

7）一個解除連接的請求；

8）連接解除。

4檔案服務(wù)器軟件

CT圖像從數(shù)據(jù)獲取計算機被傳送到檔案服務(wù)器。檔案服務(wù)器有專用的應(yīng)用軟件控制圖像的存檔讀取和分發(fā)。檔案服務(wù)器專用軟件采用C/S編程，對各數(shù)據(jù)獲取計算機，顯示計算機以及診斷終端計算機提供服務(wù)器的功能，并對接收到的CT圖像在專用存儲設(shè)備中進行存檔。檔案服務(wù)器主要任務(wù)包括圖像接受，圖像路由，圖像堆棧，圖像存檔，數(shù)據(jù)庫更新，圖像讀取，和圖像預(yù)區(qū)。

5 HIS/RIS接口

PACS對CT圖像的成功操作離不開與HIS/RIS的接口。PACS與HIS/RIS的無縫對接實現(xiàn)了醫(yī)院各科室的信息交互，基本信息共享，大大提高了醫(yī)院的醫(yī)療，急救，科研，教學(xué)水平[7]。HIS，RIS，PACS是不同的醫(yī)院健康護理系統(tǒng)，這些不同系統(tǒng)之間的信息交互，通過通信網(wǎng)絡(luò)和TCP/IP協(xié)議，在C/S的基礎(chǔ)上進行。HL7是一個工業(yè)標準數(shù)據(jù)接口，PACS利用HL7界面從HIS或RIS中獲得消息或事件。

在臨床環(huán)境下，PACS調(diào)取CT圖像的速度可能跟不上臨床診斷的需要，通過與HIS/RIS的接口預(yù)先獲知病人的治療階段狀態(tài)，可以對歷史數(shù)據(jù)預(yù)取出，并分發(fā)到目的顯示站，完成病人檢查。專用的預(yù)取表存儲疾病分類，CT醫(yī)生，主治醫(yī)生，CT圖像的數(shù)量和年限等參數(shù)數(shù)據(jù)，決定著那些CT圖像通過PACS應(yīng)用被讀取。

CT圖像通過PACS應(yīng)用讀取后，在終端設(shè)備需要進行圖像重建。圖像重建有解析法[8]和代數(shù)法[9]。醫(yī)用CT中所采用的算法絕大多數(shù)屬于解析法中的濾波反投影（Filtered Back Projection，F(xiàn)BP）算法。[10] Sidky等[11] 提出了一種基于最小化受約束全變分（Total Variation，TV）的 CT 重建算法，旋轉(zhuǎn)一圈只需采樣 25 個即可取得與 128 個樣點的濾波反投影（Filtered Back Projection，F(xiàn)BP）算法基本一致的重建效果。

CT圖像通過PACS讀取后，需要進行CT圖像的重建。CT圖像的重建由各種各樣的算法，是圖像處理過程中一個重要環(huán)節(jié)，也是整個CT處理過程中的難點。[12]

6 CT圖像標準化

自從20世紀末期，有美國人發(fā)病了一些關(guān)于臨床診斷方法，比如CT，這是一種成像技術(shù)，這種技術(shù)發(fā)展的很快。剛開始在醫(yī)學(xué)臨床上，只用了單層的CT，后來在95年，有位學(xué)者研究出了雙層的CT，1998 年GE 推出了 4 層 CT，在此之后的近十年間 CT 探測器的層數(shù)迅速增加，8 層、16 層、64 層、128 層、256 層的 CT 不斷涌現(xiàn)[14]，廣泛用于醫(yī)學(xué)，工業(yè)，安全檢查等領(lǐng)域，CT圖像的格式出現(xiàn)不歸一。

CT圖像按照DICOM格式被存檔到存儲介質(zhì)。一個DICOM文件由一個超信息文件頭和一個圖像信息對象組成。信息頭包含病人姓名，圖像尺寸等信息，這些DICOM 文件存檔。當讀出時，僅僅從文件中提取封裝的圖像信息對象。

對于PACS系統(tǒng)兩個層次的標準化是必須的。第一層標準是在PACS中的多發(fā)送站設(shè)備，涉及處理信息訪問和系統(tǒng)之間通信的數(shù)據(jù)和圖像標準。第二層的標準化為了醫(yī)學(xué)需求和數(shù)據(jù)的使用。

7結(jié)論

自從CT發(fā)展到現(xiàn)在，CT的發(fā)展速度已經(jīng)非常快了，這算是到了第六代了，當前CT開發(fā)和研究比以往更加活躍。由于CT（計算機斷層成像技術(shù)）影像在醫(yī)院診斷中具有的重要地位，對CT圖像的存檔，通信和顯示在醫(yī)院信息化的背景下具有重要的意義。首先建立圖像信息模型，在最大限度保留CT圖像原始信息的前提下，文件頭加入病人姓名，圖像歷史，等數(shù)據(jù)，分層規(guī)范化地歸一CT圖像數(shù)據(jù)。DICOM為醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像和通信標準，通過PACS系統(tǒng)對CT圖像進行存檔和管理，并利用其與HIS/RIS的接口進行與HIS/RIS的信息交互，HL7工業(yè)數(shù)據(jù)接口被提及。本文的撰寫對CT影像在PACS系統(tǒng)下的通信和存檔，包括CT圖像的文件化標準，及在PACS下系統(tǒng)工作原理以及與HIS/RIS的信息交互和協(xié)同工作做了論述，在醫(yī)院信息化的條件下具有重要意義。

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第7篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

關(guān)鍵詞：超聲教學(xué)方法多媒體教學(xué)

【中圖分類號】R-1【文獻標識碼】B【文章編號】1671-8801（2013）11-0294-01

超聲診斷學(xué)（Ultrasonic Diagnosis UD）是物理診斷學(xué)中影像診斷學(xué)體系（放射醫(yī)學(xué)、核磁共振、核醫(yī)學(xué)、超聲醫(yī)學(xué)）四大組成部分之一。近年來隨著醫(yī)學(xué)尤其是超聲醫(yī)學(xué)和求證醫(yī)學(xué)的迅猛發(fā)展以及現(xiàn)代醫(yī)學(xué)教學(xué)質(zhì)量的不斷提高，UD是臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)尤其是影像醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生必須掌握的基礎(chǔ)課程。然而，UD相對于其它學(xué)科而言是一門年輕的學(xué)科，同時，它又是具有影像學(xué)特點的新型學(xué)科。教學(xué)方法是提高教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。為此，我們結(jié)合自身特點進行了教學(xué)方法改革，采用靈活多樣的教學(xué)方式，變單純理論式教學(xué)為理論與實踐相結(jié)合教學(xué)，使講授的知識融會貫通，生動形象，以達到最佳的教學(xué)效果。

1“手法式”教學(xué)法

手法教學(xué)中始終強調(diào)對任何一位患者行超聲心動圖檢查時，應(yīng)將標準掃描切面順序掃查，特別是易忽略的胸骨上窩切面、劍突下切面和左室短軸的心尖部切面等切面，養(yǎng)成全面、細致的掃查習(xí)慣，以對疾病的診斷提供足夠的信息。如一部分房間隔缺損在胸骨旁切面由于受多普勒效應(yīng)等多方面因素的影響不能顯示，但劍突下切面可以成功回避這些干擾因素，很好的顯示斷端及過隔血流。而對于心尖部肥厚型心肌病，若不順序顯示左室短軸心尖部切面則有可能導(dǎo)致漏診。通過我們在心臟超聲診斷中將操作手法與典型病案相結(jié)合，使理論教學(xué)中融入了實踐具體操作從而達到了最佳教學(xué)效果。手法教學(xué)不僅體現(xiàn)在一般病例的教學(xué)，而且對特殊及罕見病例也采用耐心細致、手把手地指導(dǎo)。在進行手法式教學(xué)前先對特殊病例現(xiàn)場示教或經(jīng)刻錄為光盤后示教等方法感性認識后，設(shè)立專題講座、書寫診斷報告并對相關(guān)疾病的診斷要點及鑒別診斷均予以介紹并提問等方式達到理性認識后，進行實地操作，通過實際動手操作，達到了理性認識與感性認識相結(jié)合的目的，極大的提高了教學(xué)效果。

2多媒體教學(xué)

心臟超聲診斷學(xué)是一門形態(tài)學(xué)科，它強調(diào)從觀察圖像的角度來認識各種病變，理解病變的發(fā)生和發(fā)展規(guī)律，從而提示疾病的本質(zhì)。需要通過對大量典型病例的動態(tài)超聲圖像的感性認識，才可能對該疾病的超聲診斷要點有比較全面、正確的理解和掌握。利用計算機輔助教學(xué)（CAI）進行部分內(nèi)容的講授，克服了單純教師講解的許多困難與盲區(qū)，并大大縮短了授課時間，增加了學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，在很大程度上促進了學(xué)生對所學(xué)內(nèi)容的正確理解和牢固掌握，對教學(xué)質(zhì)量的提高很有幫助。因此，CAI在心臟超聲診斷學(xué)中起著非常重要的作用。多媒體技術(shù)有助于調(diào)動學(xué)生的主觀能動思維，有助于使理論與實踐相結(jié)合，有助于彌補示教病例不足的問題，有助于使復(fù)雜抽象的知識具體化、形象化，有助于解決以往教學(xué)的一些盲區(qū)。實現(xiàn)多媒體教學(xué)首先是收集典型心臟疾病的超聲資料。我們通過直接收集圖像資料，對患者進行現(xiàn)場操作并結(jié)合臨床信息現(xiàn)場教學(xué)。也采用攝像對圖像進行收集；也可手法與攝影同步進行，達到了雙重目的等多種教學(xué)方法相結(jié)合，豐富教學(xué)方式，提高教學(xué)效果。其次將相關(guān)的圖像信息資料進行及時整理、儲存、標注和備份。利用我們存儲豐富、詳實的心臟超聲診斷資源，將特殊病例通過光盤、磁盤存儲后，建立了圖像數(shù)據(jù)庫及相應(yīng)的多媒體教學(xué)課件，將視頻、音頻、圖片、錄像動畫、文字等信息進行有機的整合，并把它應(yīng)用于教學(xué)中，收到了良好的教學(xué)效果。

3教學(xué)考核注重實踐

教學(xué)考核注重實踐考試是檢驗教學(xué)成果的重要方法之一，它既是評價教學(xué)效果的標志，也是對學(xué)生知識掌握程度的反映。我們改革了以往的考試方法，在理論試題考核學(xué)生掌握基本概念、專業(yè)重點的基礎(chǔ)上，在試卷中增加一定比例的實際應(yīng)用題目，給出簡要病史和臨床表現(xiàn)，以及典型的超聲圖像，考核學(xué)生實際識別圖像、分析診斷的能力，對提高實踐能力起到了促進作用。改進超聲診斷學(xué)教學(xué)效果的評價標準，以往對教學(xué)效果的評價往往側(cè)重理論筆試成績的分析和總結(jié)。這種評價方法存在著片面性、局限性等弊端。我們開展醫(yī)學(xué)影像學(xué)的教學(xué)目的，是培養(yǎng)能夠適應(yīng)現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展且具綜合運用影像學(xué)能力的臨床醫(yī)生，考核內(nèi)容應(yīng)緊扣教學(xué)目的。因此，我們利用超聲診斷典型病例的聲像圖資料庫對學(xué)生進行考核，通過看動態(tài)圖像，并給予測量數(shù)值的報告及相關(guān)臨床表現(xiàn)，然后讓學(xué)生做出診斷；讓學(xué)生實地操作也作為一項考核內(nèi)容，將一些常見病讓學(xué)生親自操作，同時可對其臨床信息進行詢問，最終結(jié)合圖像及臨床內(nèi)容給予診斷，根據(jù)綜合診斷結(jié)果給予考核分數(shù)。通過以上考核內(nèi)容的實施，達到真正提高醫(yī)學(xué)生實際診斷能力的目的。這種方式對于促使學(xué)生由被動學(xué)習(xí)向主動學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變將起到積極作用，同時也可改變平時不學(xué)習(xí)、考試前突擊憶也能拿高分的狀況，從而促進教學(xué)質(zhì)量和學(xué)生素質(zhì)的提高。

綜上所述，通過上述的教學(xué)嘗試，我們體會應(yīng)用先進的教學(xué)方法，是使超聲教學(xué)在有限的時數(shù)內(nèi)取得較好的效果的關(guān)鍵。在教學(xué)中加強學(xué)生思維方法和實踐能力的培養(yǎng)，對造就高素質(zhì)、綜合性勇于創(chuàng)新的醫(yī)學(xué)人才具有積極的意義。

參考文獻

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第8篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

關(guān)鍵詞：圖像；分割方法

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 (2011) 22-0000-01

Picture Partitions Technology Application Study in the Medical Science Picture Processing

Yang Jiaping

(Wuxi Teachers’ College,Wuxi 214000,China)

Abstract:Pass a picture partition technique in the medical science picture application study within processing,go deep into to comprehend various theory foundation,applied value and merit and shortcoming that partition a method and emphasize research according to transform the partition method of model partitions in the medical science picture in of application,study the merit and shortcoming of the method and put forward homologous improvement calculate way.

Keywords:Picture;Partition a method

隨著多媒體技術(shù)的迅速發(fā)展，在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)中，醫(yī)學(xué)成像技術(shù)已成為其重要分支和不可或缺的診斷、治療及研究工具。計算機和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)作為這些成像技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，帶動著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷技術(shù)產(chǎn)生著深刻的變革。圖像分割技術(shù)是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析中的關(guān)鍵技術(shù)之一，圖像分割是指根據(jù)灰度、彩色、空間紋理、幾何形狀等特征把圖像劃分成若干個互不相交的區(qū)域，使得這些特征在同一區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)出一致性或相似性，而在不同區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)出明顯的不同；從醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用的角度來看，圖像分割的目的是對原始的二維或三維圖像劃分成不同性質(zhì)（如灰度、紋理、形狀等）的區(qū)域，從而把感興趣的區(qū)域提取并顯示出來，并使它盡可能地接近解剖結(jié)果，為臨床診療和病理學(xué)研究提供可靠的依據(jù)，提高醫(yī)生對疾病診斷的準確性。因此，最大限度地利用醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)提供的有用信息，對于促進醫(yī)學(xué)科學(xué)和臨業(yè)的發(fā)展具有重大的意義，對輔助醫(yī)生進行醫(yī)學(xué)圖像臨床診斷具有重要的實用價值。根據(jù)圖像分割的定義，人們提出了許多種圖像分割的分類方法，大致可以把醫(yī)學(xué)圖像的分割技術(shù)分為以下幾類：

一、基于區(qū)域的圖像分割方法

基于區(qū)域的圖像分割方法是利用同一對象區(qū)域內(nèi)部的均勻性，依照共同的圖像屬性來劃分圖像區(qū)域。閾值分割技術(shù)是最常見的、并行分割方法。它是通過閾值化操作直接把圖像分割成不同的區(qū)域，常用于分割對象區(qū)域與周圍對象或背景區(qū)域具有顯著不同灰度級的圖像。閾值分割算法實現(xiàn)簡單，對于目標灰度值相差很大的圖像很有效，常被用于CT圖像中皮膚、骨骼的分割。但是該算法對于目標與背景或目標之間灰度差異不明顯的情況，或者目標與背景的灰度值范圍有較大重疊的圖像，則難以得到準確的結(jié)果，而且閾值分割算法對噪聲非常敏感。

二、基于邊緣檢測的圖像分割方法

基于邊緣檢測的圖像分割方法通過檢測相鄰像素特征值的突變性來獲得不同區(qū)域之間的邊緣，能檢測出圖像存在的所有邊緣。人們?yōu)檫吘墮z測設(shè)計了各種檢測算子，包括提升算子、Sobel算子、Kirsh算子等?；谶吘墮z測的方法定位精度比較高，但受噪聲影響比基于區(qū)域的方法卻要大得多，所以對于醫(yī)學(xué)圖像而言，僅僅利用基于邊緣檢測的分割技術(shù)是難以達到目的的，絕大部分邊緣檢測技術(shù)要與其它模型結(jié)合才能得到滿意的結(jié)果。

三、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是建立在積分幾何和隨機集理論基礎(chǔ)上的一整套變換、概念和算法?；跀?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法利用膨脹和腐蝕兩種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本運算及其不同邏輯組合構(gòu)成的開運算和閉運算對圖像進行處理，然后再通過邊緣強度算子就可以檢測出圖像的邊緣。

四、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種大規(guī)模的并行連接處理系統(tǒng)，它模擬生物，特別是人類大腦的學(xué)習(xí)過程，具有強大的自學(xué)習(xí)能力和非線性表達能力?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法的基本思想是將圖像影射為某種網(wǎng)絡(luò)，然后把邊緣己知的圖像及其邊緣作為先驗知識對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，直到訓(xùn)練過程收斂為止。

五、基于模糊集理論的分割方法

醫(yī)學(xué)圖像通常具有模糊和不均勻特性，圖像中的區(qū)域并非總能被明確地劃分。是模糊圖像分割實施起來非常復(fù)雜，對于醫(yī)學(xué)超聲圖像的分割，因為圖像質(zhì)量較差，所以更是難以運用模糊理論來實現(xiàn)。

六、基于分形理論的分割方法

分形分割方法是近年來新出現(xiàn)的圖像分割方法。自Mandelbrot于1975年系統(tǒng)地提出了分形幾何學(xué)的理論，它已經(jīng)成為研究和處理具有復(fù)雜和不規(guī)則圖形的有力工具。遺憾的是，基于紋理分析的圖像分割一般分辨率比較低，分形理論的應(yīng)用還是比較少的。

七、基于變形模型的分割方法

自二十世紀八十年代Kass等提出基于變形模型（Snake）的分割方法以來，對變形模型的研究和改進工作在近十幾年中廣泛地展開：如Mclnemey和Terzopoulos從醫(yī)學(xué)圖像分析的角度考察了可變形模型，Brown從配準的角度考察可變形模型，Audete則純粹從算法的角度考察配準中的可變形模型，Montagnat則對可變形表面模型的數(shù)學(xué)描述以及拓撲結(jié)構(gòu)的變化做了詳盡的考察。從最近十幾年的研究成果來看，變形模型已經(jīng)由最初的Snake模型衍生出具有各種不同特點的變形模型，如氣球模型、T-Snake模型、梯度矢量流（Gradient Vector Flow，GVF）變形模型、測地線模型、基于水平集的變形模型等等。

而主動輪廓線模型（Active Contour Model），又稱蛇（Snake）模型，是一條由若干個點連接起來的能量最小化的樣條，該樣條同時受到內(nèi)外力和圖像力的引導(dǎo)而趨向圖像的形狀邊緣。它的一個很突出的缺點是只能檢測到圖像的外在輪廓而無法檢測圖像的內(nèi)在輪廓，而在醫(yī)學(xué)圖像處理中，很多醫(yī)學(xué)圖像需要我們分割出不同的區(qū)域，而這些區(qū)域可能是相互嵌套的，在這種情況下，必須得到圖像的內(nèi)在輪廓?；赟nake模型的一系列方法，使用Matlab編程實現(xiàn)并應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫上進行測試，并提出對Snake模型的改進算法。希望提出一種新的方法，使得改進后的snake模型能夠識別待檢測圖像的內(nèi)在輪廓，從而更好的達到圖像分割的目的。

參考文獻：

第9篇：醫(yī)學(xué)圖像診斷范文

1醫(yī)學(xué)圖像可視化

三維可視化的目的是從一系列二維切片數(shù)據(jù)（圖像）中得到物體的三維表示。三維體數(shù)據(jù)的可視化即是三維醫(yī)學(xué)圖像。三維可視化技術(shù)主要包括醫(yī)學(xué)圖像的預(yù)處理及其相對應(yīng)的繪制技術(shù)。三維可視化的主要思路如下：

（1）數(shù)據(jù)讀?。鹤x取并顯示DICOM圖像文件，將設(shè)備獲得圖像轉(zhuǎn)化成RGB圖像或灰度圖像。醫(yī)學(xué)圖像的存儲和交流格式標準為DICOM，隨著近年來DICOM標準的不斷完善，基于DICOM標準的圖像獲取方式將會成為未來醫(yī)學(xué)圖像信息系統(tǒng)的主要的數(shù)據(jù)獲取方式。

（2）圖像預(yù)處理：消除醫(yī)學(xué)圖像在獲取、傳輸和轉(zhuǎn)換過程中由于外界環(huán)境的干擾、幾何畸變等產(chǎn)生的噪聲和失真。圖像處理之前都要進行適當?shù)膱D像配準[3]與融合，圖像校正等操作。

（3）特征提?。涸谛蛄袌D像中提取出需要重建目標的輪廓，即圖像分割[4，5]。圖像分割通過不同區(qū)域和組織的特性不同進行分割。基于結(jié)構(gòu)、統(tǒng)計學(xué)的方法以及混合分割的方法都是圖像分割中的基本算法。

（4）三維可視化：根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的特性、對可視化的應(yīng)用以及所需的可視化結(jié)果來選取重建方法。重建圖像并實現(xiàn)可視化。

（5）圖像顯示：通過計算機圖像圖形學(xué)技術(shù)和可視化技術(shù)對重建后的圖像進行處理，包括明暗變換，色彩渲染，光照計算和隱藏面消除等，除此之外將可視化的圖像做出旋轉(zhuǎn)、縮放、平移、剖分、開窗等效果，讓三維可視化的圖像更適合觀察，便于醫(yī)學(xué)工作者進行分析。

2三維可視化主要技術(shù)

2.1三維可視化技術(shù)分類

圖像三維可視化主要有三維面繪制（SurfaceRending）和三維體繪制(VolumeRending)兩大類方法。體繪制的優(yōu)勢體現(xiàn)在可視化效果較好，面繪制的優(yōu)勢在于交互性能較強和算法效率較高。面繪制方法通過分割一系列被檢物體的二維圖像建立其三維模型，并以表面的方式顯示出來，從而為用戶提供較真實的三維醫(yī)學(xué)圖像，也便于醫(yī)生觀察和分析，在輔助醫(yī)生診斷、手術(shù)仿真、引導(dǎo)治療等方面發(fā)揮著重要的作用。體繪制以視覺成像原理為依據(jù)，由于體素在不同的光照模型以及不同的屬性下，有著不同的光強和不透明度。當我們沿著視線方向積分時，就會在成像平面上行成被繪制物體的投影圖像。體繪制方法研究的是體素和體數(shù)據(jù)場的直接關(guān)系，中間無需轉(zhuǎn)換，使結(jié)果的可靠性更高。

（1）三維面繪制方法

面繪制可以分為基于斷層輪廓的表面重建以及基于體素（Voxel）的等值面重建。使用基于斷層輪廓的表面重建方法首先對感興趣目標區(qū)域進行分割，然后通過輪廓線來構(gòu)建感興趣目標區(qū)域的邊界，優(yōu)點是簡單且數(shù)據(jù)量小，缺點是不是很直觀。基于輪廓重建物體表面主要采用三角面片擬合表面輪廓，在實際中運用最多的三角剖分是基于表面輪廓的Delaunay三角形方法。該方法由Bussonnat提出，解決了系列表面輪廓的三維連通性問題?；隗w素的等值面重建的重點在于尋找等值面。Cuberille方法用邊界體素的六個面擬合等值面，該方法簡單易行，但產(chǎn)生的圖像會出現(xiàn)嚴重的走樣，不能很好的顯示細節(jié)。Lorenesen提出的MarchingCubes方法以三維規(guī)則數(shù)據(jù)場為等值面，通過比較每個體素的梯度值與等值面的一個表面閾值來找出含有此閾值的立方體，最后利用插值的算法求出這些表面。該方法優(yōu)點是計算量小，運行速度快，缺點是存在連接上的二義性。在MC算法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的MarchingTetrahedral方法旨在將立方體體素剖分成四面體，在其中構(gòu)造等值面。該算法實現(xiàn)簡單，構(gòu)造的等值面精度高，最主要的是避免了MC算法中的二義性問題。而DividingCubes方法無需繪制等值面，通過繪制表面點來建立物體的表面，節(jié)省了大量的計算時間。

（2）三維體繪制方法

體繪制方法在體數(shù)據(jù)處理和特征信息表現(xiàn)上的優(yōu)勢使其在備受醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜液蛯W(xué)者的關(guān)注。處理數(shù)據(jù)域的不同使得體繪制分為兩種不同的算法。其一是時間域方法，原理是不經(jīng)過任何變換直接在空間域處理體數(shù)據(jù)；其二是變換域算法，算法應(yīng)用前要先對體數(shù)據(jù)進行變換，在變換域里處理體數(shù)據(jù)。足跡法（FootPrint）、錯切-變形算法（Shear-Warp）[6]、光線跟蹤法（RayCasting）[7]、投影法（Projection）是空間域的典型算法。

①足跡法是一種投影成像方法，它將數(shù)據(jù)場中每一個體素作為能量源，然后逐層、逐行、逐個的計算每個樣本點對屏幕像素的貢獻，再加以合成，形成最后的圖像。

②錯切-變形算法先將三維視覺變換分解成三維錯切變換和二維的變形變換，根據(jù)生成的錯切變換矩陣對體數(shù)據(jù)進行錯切，再對每一層體數(shù)據(jù)進行重采樣，從前至后將體數(shù)據(jù)投影到二維中間圖像平面，最后對中間圖像做變形變換生成最后的結(jié)果圖像。

③以圖像空間為序的光線跟蹤法[8]原理是光線沿著像空間的每一個體素出發(fā)，在進出投影物體的期間等間距的進行二次采樣。每個采樣點的顏色值和阻光度值即為該采樣點8臨域體素的三次線性插值。接著根據(jù)光照模型計算每個采樣點的光亮度值，最終轉(zhuǎn)化為三維數(shù)據(jù)圖像。

④以物空間為序的投影法原理是不同視點對應(yīng)的體素擁有不同的優(yōu)先級，按優(yōu)先級的升冪或降冪排列順序?qū)⑺畜w素投影到二維像平面上。變換域體繪制算法先將體數(shù)據(jù)經(jīng)過變換之后再進行顯示，降低了算法的計算復(fù)雜度。目前應(yīng)用最多的變換域體繪制算法有頻域體繪制算法和基于小波變換的體繪制算法。頻域體繪制算法[9]（FrequencyDomainVolumeRenderingAlgorithm）利用Fourier變換，將三維數(shù)據(jù)場空間轉(zhuǎn)換到三維頻域空間，接著對過頻域中心并且垂直某個方向的二維切片圖像作反Fourier變換，變換后的圖像就是沿該方向進行投影成像方法或光線投影方法所產(chǎn)生的圖像?；谛〔ㄗ儞Q的體繪制算法包括兩種算法：小波域光線投影法（RayCastinginWaveletSpace）和小波足跡法[10]（Wavelet-BasedSplatting）。小波域光線投影法先對體數(shù)據(jù)做小波變換，再將變換后的近似結(jié)果帶入體繪制方程求解。小波足跡法原理是計算各個小波和其尺度函數(shù)經(jīng)歷的路線，通過小波系數(shù)加權(quán)得到最終的投影圖像。

2.2三維可視化體繪制加速技術(shù)

由于計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展，以及面繪制技術(shù)的局限和缺點，人們越來越關(guān)注體繪制及其加速技術(shù)。一般而言，體繪制加速一般分為硬件加速和軟件加速兩大類。基于軟件的加速技術(shù)能夠達到交互式的繪制速度，但大都會犧牲一些繪制質(zhì)量。在體繪制發(fā)展過程中，計算機硬件性能始終是一個關(guān)鍵的制約因素，且硬件加速技術(shù)能在不降低圖像質(zhì)量的同時實現(xiàn)實時繪制和交互。(1)軟件加速技術(shù)空間剖分技術(shù)[11]：利用數(shù)據(jù)空間的相關(guān)性，基于空間剖分技術(shù)的加速算法對數(shù)據(jù)空間進行剖分，并且將連續(xù)的空體元劃分到一定的包圍盒中，當光線在數(shù)據(jù)空間穿行碰到這些包圍盒時，只需進行求交運算便可忽略整個空體元的包圍盒，以減少光線投射的步數(shù)，降低計算時間。KD-tree算法、八叉樹算法都是其經(jīng)典算法。光線相關(guān)性：光線相關(guān)性加速技術(shù)主要是利用光線在投射過程和在體數(shù)據(jù)空間穿行過程的相關(guān)性的特點，來減少光線投影的數(shù)量和采樣點的計算量，從而實現(xiàn)算法的加速。有些采樣點在計算中貢獻為零，因此可以忽略[12]。光線相關(guān)性主要分為像空間相關(guān)性和序列圖像相關(guān)性兩種算法。像空間相關(guān)性算法核心思想是圖像平面的像素之間相關(guān)性很緊密，兩個相鄰像素具有相似或相近的參數(shù)，間隔地發(fā)射光線，插值計算不發(fā)射光線的像素，從而實現(xiàn)算法加速。自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率：利用投射光線穿越體數(shù)據(jù)時，同一物體的不同采樣點性質(zhì)相同這一原理，來減少采樣點的數(shù)目，實現(xiàn)自適應(yīng)調(diào)整采樣頻率。Danskin和Hanrahan使用較低的采樣頻率對區(qū)域一致性較好的區(qū)域或體數(shù)據(jù)對不透明值作用很小的區(qū)域采樣，提高繪制速度。提前終止合成：使用從前至后的體繪制方法進行圖像合成中，同一束光纖上的采樣點有錢到后順序地進行色彩合成，當不透明度值逐漸累積接近1時，后續(xù)的采樣點對像素色彩的貢獻近乎為零。因此可以取消后續(xù)樣點色彩合成操作，節(jié)省計算量。

(2)硬件加速技術(shù)

圖形處理器：計算機圖形處理器（graphicsprocessorUnit,GPU）的迅猛發(fā)展，成為了關(guān)注熱點[13]。GPU引入了像素和頂點兩種著色器，用戶通過程序便能控制圖形流水線的執(zhí)行，有效提高了計算機圖形處理的質(zhì)量和速度，擴展了圖形處理器的應(yīng)用范圍和能力。目前的進展是繪制過程中的三維線性插值運算利用GPU的計算并行性，將運算從GPU向顯卡轉(zhuǎn)移，可以大大提高速度。GPU加速的光線投影算法也越來越多的得到人們關(guān)注[14-16]。三維圖形加速硬件[17，18]：三維紋理映射是其典型應(yīng)用，在有限的紋理內(nèi)存中，該理論將整個體數(shù)據(jù)分成幾個小塊處理，采用專業(yè)的圖形卡，完成復(fù)雜運算和數(shù)據(jù)采集。但是三維紋理映射會產(chǎn)生較多偽影并且價錢不菲。

實時交互成像體繪制：目前，人們最為關(guān)注的是在體繪制中能否實現(xiàn)實時交互的成像操作以及其實時交互的精度。國外很多研究機構(gòu)也開展了硬件體系結(jié)構(gòu)的研究，如德國Tubingen大學(xué)的VOGUE和VIZARDII有高質(zhì)量的頭飾投影繪制、SGI的TextureMapping的紋理映射技術(shù)使用多邊形繪制、Mannheim大學(xué)的VIRM可以計算陰影并支持體繪制優(yōu)化算法、Terarecon公司的VolumePro等。并行和分布式體繪制[19]：并行和分布式體繪制算法將龐大的計算任務(wù)劃分到多個處理機上運算，利用多個并行計算機或微機和聯(lián)網(wǎng)工作站，達到提高算法速度的目的。根據(jù)并行算法的處理對象可以將其分為圖像分割和對象分割兩大類。該算法解決了在單處理機上難以獲得較快的響應(yīng)速度，尤其是體數(shù)據(jù)的容量超出單處理機的容量等問題。優(yōu)點是大大提高了算法速度，較快實現(xiàn)體繪制算法的同時實現(xiàn)了實時體繪制。

2.3醫(yī)學(xué)圖像三維可視化應(yīng)用

(1)臨床診斷應(yīng)用

醫(yī)學(xué)圖像三維可視化技術(shù)不僅能夠逼真地表現(xiàn)病灶的立體形態(tài)，與此同時還能整合不同的時間或成像設(shè)備得到的成像數(shù)據(jù)，讓醫(yī)生清楚地掌握病灶不同于正常結(jié)構(gòu)組織的特性及其發(fā)展過程[20]。虛擬內(nèi)窺鏡（virtualendoscope,VE）是在傳統(tǒng)內(nèi)窺鏡和計算機二維斷層結(jié)構(gòu)成像基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，使用體繪制方法或SSD算法[21]不僅能夠顯示具有內(nèi)窺鏡效果的人體組織結(jié)構(gòu)的三維圖像。還能在人體的組織結(jié)構(gòu)被檢測時間接采集圖像，這個過程得到的結(jié)果可以保存下來并制作成視頻繼續(xù)觀察。以虛擬內(nèi)窺鏡方式檢查血管管徑的測量參數(shù)和血液流量、血流速度及官腔內(nèi)的表象的測量在心血管疾病的診斷中具有重要的意義。虛擬耳鼻喉鏡，虛擬腸胃鏡，虛擬食道———支氣管表現(xiàn)出有意義的前景。虛擬內(nèi)窺鏡在泌尿系統(tǒng)和消化道疾病的診斷也已經(jīng)應(yīng)用于臨床。

(2)臨床治療應(yīng)用

外科手術(shù)正在向微創(chuàng)發(fā)展，微創(chuàng)手術(shù)創(chuàng)面小，使得手術(shù)野范圍縮小，影響醫(yī)生制定手術(shù)治療方案。在外科手術(shù)中，使用計算機輔助手術(shù)系統(tǒng)制定科學(xué)的手術(shù)計劃可以減少外科創(chuàng)傷，提高手術(shù)的精度和可靠性[22,23]。手術(shù)前，醫(yī)生可以通過可視化結(jié)果來制定手術(shù)計劃同時也能觀察到一些隱藏的區(qū)域。手術(shù)中，使用定位功能準確地引導(dǎo)手術(shù)器械進入手術(shù)目標位置[20]。放射治療為目前治療腫瘤的常用方法之一，根據(jù)醫(yī)生的要求以及定位裝置，放療計劃系統(tǒng)依據(jù)病人的成像數(shù)據(jù)重建出病灶和周邊組織的三維模型，實現(xiàn)精確放療。通過放射治療的高劑量區(qū)與病灶的形狀吻合或接近，達到毀損病灶且控制周邊組織在安全劑量范圍的目的，與手術(shù)切除病灶效果一致，放射治療主要針對手術(shù)無法完全切除病灶或可能會切除掉重要組織或器官的問題。放射治療的精確性使其應(yīng)用于腦部功能性疾病和腦部腫瘤疾病的治療，且臨床實踐已證實了其有效性[24]。

(3)醫(yī)學(xué)教學(xué)和手術(shù)模擬中的應(yīng)用

醫(yī)學(xué)圖像三維可視化在醫(yī)學(xué)計算機輔助教學(xué)中具有重要應(yīng)用，學(xué)生不必繼續(xù)通過觀察尸體標本或觀看解剖圖譜來了解人體組織器官的三維結(jié)構(gòu)。給學(xué)校教學(xué)帶來了很大的方便，也使得學(xué)生學(xué)習(xí)起來更加生動、形象。虛擬人體將人體的功能與解剖圖像相融合，由于不同觀察方式得到的人體的各個組織器官的信息不同，通過顯示組織器官的形態(tài)及其在體內(nèi)的位置來展現(xiàn)人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)，能夠更好的應(yīng)用在醫(yī)學(xué)教學(xué)和手術(shù)模擬中。新加坡研制了較為成熟的三維可視化系統(tǒng)DextroScope。2006年，在南方醫(yī)科大學(xué)與華南師范大學(xué)計算機學(xué)院的共同努力下，針對腹部醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)MIPS應(yīng)運而生。目前，針對虛擬人進行的數(shù)字化肝臟手術(shù)，針對虛擬機器人進行的輔助正骨手術(shù)，針對虛擬人的定向腦神經(jīng)微創(chuàng)手術(shù)[25]，以及虛擬器官中的建模并檢測、軟組織形變及力學(xué)反饋等研究都是醫(yī)學(xué)圖像三維可視化在醫(yī)學(xué)教學(xué)和手術(shù)模擬中的重要應(yīng)用。

(4)遠程醫(yī)療中的應(yīng)用

在遠程醫(yī)療中，利用網(wǎng)絡(luò)可以將計算機二維斷層圖像數(shù)據(jù)進行共享和異地傳送，完成遠程專家診斷、遠程手術(shù)及遠程放化療計劃。遠程專家診斷和手術(shù)以可視化的醫(yī)學(xué)模型和圖像為基礎(chǔ)，使用三維可視化技術(shù)進行診斷。目前，三維可視化的醫(yī)學(xué)模型和醫(yī)學(xué)圖像三維可視化技術(shù)正向分布式協(xié)同可視化的方向發(fā)展。想要完成異地的專家診斷和手術(shù)就必須搭建起遠程專家和現(xiàn)場醫(yī)生的交互操作的橋梁，分布式協(xié)同可視化技術(shù)在此基礎(chǔ)上得到發(fā)展和應(yīng)用。TeleInViVo系統(tǒng)是分布式協(xié)同可視化在遠程醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

(5)可視人計劃和醫(yī)用機器人

三維可視化的醫(yī)學(xué)模型和圖像通過處理CT、MR、超聲等圖像數(shù)據(jù)，直觀地展示具有三維立體效果的人體器官組織圖像。從二十世紀八十年代開始，人們就將視線對準了可視人計劃。1989年，美國開始從事可視人計劃（VisibleHumanProject，VHP）的研究。2000年，韓國的可視韓國人（VisibleKoreanHuman，VKH）數(shù)據(jù)集讓世人大吃一驚。2003年，鐘世鎮(zhèn)等也不甘落后建立了虛擬中國人（VirtualChineseHuman，VCH）數(shù)據(jù)集。張紹祥等使用VCH數(shù)據(jù)三維重建了心臟系統(tǒng)、骨科、腹部組織以及神經(jīng)組織等方面。鐘世鎮(zhèn)、方馳華等使用VCH數(shù)據(jù)集三維重建了肝膽組織、婦科、骨科等方面[26]。醫(yī)用機器人結(jié)合了機器人技術(shù)、數(shù)字圖像處理技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)、計算機網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)和醫(yī)療外科技術(shù)，實現(xiàn)康復(fù)醫(yī)療、醫(yī)院服務(wù)和機器人輔助外科手術(shù)等功能。醫(yī)用機器人結(jié)合計算機虛擬技術(shù)以及三維可視化技術(shù)，通過添加定位病灶的程序于機器人的控制芯片中，達到在外科手術(shù)中定位病灶的目的，使得手術(shù)結(jié)果更加精準。