醫學圖像診斷精選(九篇)
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第1篇：醫學圖像診斷范文
關鍵詞：眼底圖像；黃斑；灌注區；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：新鄉市科技發展計劃項目； 新鄉學院自然科學研究計劃基金項目（1399020087）
作者簡介：張同光（1977-），男，碩士，新鄉學院計算機學院講師，研究方向為計算機網絡與信息安全技術、嵌入式系統、Linux。
0引言
本項目（數字眼底熒光造影分析軟件）是新鄉學院、新鄉市中心醫院兩家單位共同承擔的新鄉市科技發展計劃項目。新鄉學院負責數字影像分析軟件編制工作，中心醫院負責提供醫學素材、影像分析技術和測試環境。
1眼底
眼底[1]是眼球內后部的組織，即眼球的內膜——視網膜、視、黃斑和視網膜中央動靜脈。
在視盤的外側，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。眼底的視網膜血管是人體中唯一可看見的血管，醫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。醫生可據此來分析、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壁進行不同角度拍攝而成的圖像，圖像經過數字化存入計算機中，醫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。
醫學圖像研究可以分為兩大部分：醫學圖像成像技術研究、醫學圖像處理與分析，兩者又都包含廣泛的研究內容。醫學圖像處理與分析中主要包括：①圖像增強技術；②圖像分割技術；③圖像配準與拼接技術；④圖像顯示技術；⑤圖像指導治療技術；⑥圖像引導手術技術；⑦醫學虛擬環境技術。
醫學圖像處理與分析一直都是圖像處理和分析領域中研究的重點和熱點問題，借助圖形、圖像技術的有力手段，醫學圖像的質量和顯示方法得到了極大的改善，使得醫療水平大大提高，不論在基礎學科還是臨床應用，都是圖像處理種類極多的領域。但是，由于醫學圖像的處理技術難度大，依然存在著較多的關鍵問題，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用等方面。結合臨床實際，對這些關鍵問題展開深入的研究，并將成果應用于醫學臨床分析和診斷。
3研究內容
本項目主要的研究工作是：開發眼底照片輔助分析診斷軟件，實現醫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鍵技術）。
黃斑是視網膜上一個重要的部位，是中心視力最敏銳（視細胞最密集）的區域，直徑僅有1.5mm。多數眼科疾病與黃斑病變（視網膜病變）有關，中心性視網膜炎、出血性黃斑等病變，伴有視網膜下新生血管、滲漏及出血，病灶邊緣處有弧形或環形出血，偶有呈放射形排列的點狀出血。病程末期，黃斑區形成黃白色瘢痕。黃斑病變（視網膜病變）的眼底熒光血管造影中，會發現滲出灶處有顆粒狀、花邊狀（本項目中稱為血管芽）等多種形態的新生血管網。因此，采用數據圖像處理技術（閾值化輪廓提取法、半徑直方圖等）對眼底圖像進行處理，獲得黃斑區域（包括其附近區域）的圖像特征（如區域邊緣的輪廓、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（黃斑）、灌注區、亮點、血管芽及它們的屬性，然后根據這些信息幫助眼科醫生做出初步診斷。
4技術方案
在分析和比較現有眼底圖像分析與處理方法的基礎上，針對眼底圖像處理與分析中存在的關鍵問題，從以下4個方面進行研究：①圖像預處理；②區域識別；③輪廓提取；④參數獲取及診斷。
本課題研究的主要內容及模塊間關系、研究技術路線如圖1所示。將信息學與生物醫學緊密結合起來，充分利用現代計算機圖像處理技術，對彩色眼底圖像進行分析與處理，為臨床診斷與科學研究提供定性與定量的參考依據。
解決技術問題所采用的方案：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），根據獲得的閾值對圖像進行二值化處理，進而得到“拱環（黃斑區）、無灌注區”圖、“亮點”圖、“血管芽”圖，便于后續的處理；③通過區域亮點密度（亮點數），判斷眼底圖像中是否存在分支靜脈栓塞；④通過區域芽點密度（芽點數），判斷眼底圖像中是否存在血管芽；⑤通過黃斑區個數、無灌注區個數，判斷黃斑結構是否異常，是否存在無灌注區；⑥獲得基準面積、測量面積以及黃斑區的屬性（圓度、長半軸、短半軸等）；⑦通過半徑直方圖法，判斷黃斑區的圓度；⑧匯總前面的處理結果，作出初步診斷。
5研究環境
本項目研究的數字眼底熒光造影分析儀包括數字影像采集設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是動態閾值法獲得圖像，手動閾值法獲得的圖像省略。
7結語
通過對3個來診病人眼底圖像的測試，說明了該課題設計的眼底影像輔助分析診斷及管理系統達到了預期的功能，能夠快速主動地為眼科醫生提供一系列有價值的診斷參數和初步診斷結果，極大提高了診斷時間。從測試所獲得的參數和結果看，動態閾值法要好些。
另外，該系統能夠快速生成診斷報告單（見圖12），極大提高了工作效率。關于生成診斷報告單的具體過程，在軟件使用說明書中描述。
該課題設計的眼底影像輔助分析診斷及管理系統還存在不足之處：
在對少數圖像進行處理時，沒有完全達到預期的結果，這也是使用該系統的醫院反饋的信息。比如說，在判斷亮點時，識別出來的亮點個數為47（亮點個數
參考文獻：
[1]王曉幸，王勤美.包含飛.眼科信息學的發展概述[J].中華眼科雜志，2006（5）.
第2篇：醫學圖像診斷范文
關鍵詞:醫學圖像配準;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
圖像配準技術是醫學圖像處理領域的一個重要研究課題。醫學圖像配準技術可以將來源于不同成像設備的圖像，或者不同時間利用同種成像設備得到的圖像進行配準，得到更豐富的信息用于醫療診斷中。醫學圖像配準不僅可以用于醫療診斷，還可以用于指導神經手術、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，為醫生提供功能和形態的綜合信息。在不同的時間使用不同的設備，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）。圖像配準應用于各個領域，如遙感技術及其應用（多光譜分類）、環境監測、變化檢測、圖像拼接、氣象預報、建立超分辨率圖像、納入地理信息信息系統（GIS）），醫藥（從不同的方式相結合的數據，如電腦斷層掃描（CT）和磁共振成像（MRI），以獲得更完整、有關病人的信息，監測腫瘤的生長、治療驗證、比較病人的數據、制圖、解剖地圖集（地圖更新）、在計算機視覺（目標定位，自動質量控制）。
醫學圖像配準技術可以將來源于不同成像設備的圖像，或者不同時間利用同種成像設備得到的圖像進行配準，得到更豐富的信息用于醫療診斷中。全自動醫學圖像配準不僅可以用于醫療診斷，還可以用于指導神經手術、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，為醫生提供功能和形態的綜合信息。目前大量的圖像數據無法實時實現和臨床應用，這也成為限制了現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，提高計算效率、避免局部極小值，實現自動的更精確的配準結果。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、旋轉和放縮參數的準確性，從而得到準確的結果。
1醫學圖像配準的步驟
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、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關系建立了遙感影像。變換模型估計：所謂的映射的類型和參數功能，根據遙感圖像與參考圖像，估計。圖像重采樣和改造：遙感圖像轉化指的映射功能。
2醫學圖像配準方法
醫學圖像配準方法以下方法包括傅立葉轉換分析、互相關的方法，使用傅立葉分析、總體搜索技術、特征值分解、矩匹配技術、變形技術、程序的方法、解剖圖集、內部標簽、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，不需要復雜的算法，常用于骨科臨床診斷與治療等；
第3篇：醫學圖像診斷范文
醫學影像技術是高新技術與醫學的結合，自20世紀70年代起，以CT問世為標志，伴隨計算機技術的進步，現代醫學影像學取得了突飛猛進的發展，由傳統單一普通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、數字減影血管造影（DSA）、MRI、普通X線檢查的數字化成像（CR和DR）以及圖像存儲和傳輸系統（PACS）多種技術組成的醫學影像學體系。醫學影像學已經由傳統的形態學檢查發展成為組織、器官代謝和功能診斷手段，醫學影像學技術已經由既往"輔助檢查手段"轉變為現代醫學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。由于介入醫學的興起，醫學影像學已經集診斷和治療為一體，成為與外科手術、內科化學藥物治療并列的現代醫學第3大治療手段。目前，醫學影像學科是現代化醫院的支柱之一，影像學設備的價值占醫院固定資產50%以上，醫學影像學為臨床醫學的主要研究手段和推動現代醫學不斷發展的動力。
醫學影像學是高新技術與醫學的結合點，21世紀醫學影像學發展首先依賴于以計算機為主導的高新技術的進步。由于計算機的性能以幾何級數升級，必將帶動多種醫學影像學設備向小型化、專門化、高分辨率和超快速化方向發展，醫學影像學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、日等發達國家和地區在醫療影像診斷產業加強戰略布局，旨在帶動多種醫學影像設備向小型化、專門化、高分辨率和快速化方向發展。目前，數字醫療影像技術的發展主要有如下幾大趨勢：
現代醫學影像設備的發展將由最開始的形態學分析發展到攜帶有人體生理機能的綜合分析。通過發展新的工具、試劑及方法，探查疾病發展過程中細胞和分子水平的異常。這將會為探索疾病的發生、發展和轉歸，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小型化和網絡化
新技術的發展使醫學影像設備向床邊診斷轉變，小型、簡便的床邊化儀器將越來越多地投入應用，這將對重癥監護、家庭醫療、預防保健等提供快速、準確、可靠的信息，提高醫生對病人診斷的及時性和針對性。同時，數字化成像將安全取代傳統的非數字圖像，醫院內部所有醫學影像學設備將聯網，在線大容量數字化圖像存儲得到普及，由于寬頻帶網絡的應用，醫學影像學圖像的遠程傳輸更快捷，圖像更清楚，使遠程放射學達到普及和實用階段。網絡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。影像學科醫生不必到醫院上班，在家或出差的旅途中即可完成醫療工作任務。醫院內部完全取消借、還片工作，臨床科室醫生在門診、病房或手術室、監護室直接經網絡調閱影像學圖像，應用計算機仿真技術設計外科手術方案、并直接在手術過程中引導手術入路、揭示手術切除范圍。通過影像網絡化實現現代醫學影像學的基本理念，達到人力資源、物質資源和智力資源的高度統一和共享。
2多態融合技術使診斷、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，醫學影像學技術直接應用于藥物研制，并用于監測療效，可促進新藥的開發進程。
醫學圖像所提供的信息可分為解剖結構圖像（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備和新的影像處理方法，將成為計算機手術仿真或治療計劃中的重要方向。同時，包含兩種以上影像學技術的新型醫學影像學設備（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打印輔助醫學影像
第4篇：醫學圖像診斷范文
[關鍵詞]超聲檢查；異性擴散濾波技術；噪聲抑制
引言：隨著醫療科技的發展，各種檢查技術及手段日益提高，超聲成像技術作為普通的檢查手段應用十分廣泛，超聲成像技術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，但醫學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。因此在心臟醫學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心臟醫學超聲圖像的降噪
1.1斑點噪聲的特點：在超聲的成像過程中，由于人體各組織結構和器官上的不均勻性，一些微小的結構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：基于各向異性擴散方程的濾波技術在醫學超聲圖像降噪領域倍受關注[1]，這一濾波技術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信息還可以增強，各向異性擴散濾波技術的原理是通過在擴散方程中引入圖像特征，從而設計出合適的擴散系數，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可以較好地控制斑點噪聲，增強有價值的邊緣細節信息，提高圖像的準確度。
2心臟醫學超聲圖像的平滑
臨床評價心臟功能的一個主要依據是心臟的運動特征；一般通過觀察心室壁的活動狀況和形態結構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（Spatial Tem-poral Amisotropic Diffusion，STAD），但該技術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，有相關文獻提出利用時間域同時結合噪聲的分布估計，采用塊匹配方法來計算出超聲像素的位移，并將幀間的對應關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的各向異性平滑（Motion Corn-pensated―Spatial Temporal Anisotropic Diffusion，MC―STAD）方法[4].
3結果討論
采用儀器為HP5500心臟超聲診斷儀，根據以上二種降噪方法，將此方法應用到心臟超聲圖像中，結合噪聲特點.實驗圖像數據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，使用基于運動補償的各向異性平滑（STAD）與各向異性擴散方程的濾波技術方法處理后，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，經各向異性擴散方程的濾波技術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的各向異性平滑（STAD）處理后的圖像能清楚顯示心外膜與心內膜，且無粘連現象。因此基于運動補償的各向異性平滑（STAD）在實現有效的噪聲抑制的同時，還使得圖像中心內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，實現了超聲圖像的濾波，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量，實現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，這一技術有著廣泛的應用前景。
參考文獻：
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[3] Sattar F，Floreby L，Salomonsson G，et a1.Image-enhancement based on anonlinear multiscale method[J].IEEE Transactions on Image Processing，1997，6（6）：888-895.
第5篇：醫學圖像診斷范文
1.1.1醫學影像背景
醫學影像學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部組織結構、形態或臟器等,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,是醫學研究領域中的一個重要研究方向,幾年來,隨著醫學成像技術的不斷發展,醫學圖像已經從早期的X光片發展為二維數字斷層圖像序列。醫學影像學包含人體信息的獲取以及圖像的形成、存儲、處理、分析、傳輸、識別與應用等,主要內容可以歸納為三大部分:醫學影像物理學、醫學影像處理技術和醫學影像臨床應用技術⑴。首先醫學影像物理學指的是圖像形成過程的物理原理,主要目的是根據臨床需求或醫學研究的需求,對成像的原理、成像系統進行的分析和研究,將人體內感興趣的信息提取出來,以圖像的形式顯示,并對各種醫學圖像的質量因素進行分析。提取的信息可以是形態的、功能的或成分等一切與當前臨床應用有關的感興趣信息,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。
醫學影像處理技術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,涉及到醫學診斷的內容[2],重點是要對器官的切片圖提取關鍵信息進行分析,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發生轉移,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域,在正確分割的基礎上,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,從而可以實現輔助診斷的目的[3]。
1.2醫學影像中多目標跟蹤研究的現狀
在計算機視覺領域的傳統目標跟蹤中,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。在醫學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果,然后運用相應的跟蹤方法得到我們所需要的跟蹤結果。
1.2.1醫學圖像分割概述
圖像分割就是把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域并提出感興趣目標的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現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
第二章醫學影像中的多目標跟蹤
目前,大多數對于醫學影像中多目標跟蹤的研究主要是基于醫學圖像分割的結果之上的,所以醫學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域,通過相關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方法對研究的目標進行跟蹤、識別,得到醫學影像中目標的一些關鍵信息,如其面積變化、位置變化、軌跡信息等。
2.1醫學影像中的圖像分割
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域并提取感興趣區域的技術和過程。它是由圖像處理到圖像分析的關鍵步驟。現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醫學影像中的多目標跟蹤
在計算機視覺研究領域中,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系。同樣,作為多醫學圖像顯微圖像中的醫學圖像跟蹤,即是要在幀與頓之間,多醫學圖像混合中,找到相同醫學圖像的一一對應關系。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學圖像的匹配,實現整個醫學圖像跟蹤。從本質上來說,醫學圖像跟蹤方法與傳統的目標跟蹤方法沒有太大的區別。是在醫學圖像序列這個特定環境下,算法需要做一些相應的變化和改進,去適應醫學圖像運動的一些特性,這樣才能達到理想的跟蹤效果。由于目標跟蹤技術在計算機視覺領域發展良久,優秀的目標跟蹤技術門類眾多,目標跟蹤算法的分類沒有明確的標準。根據視頻序列中被跟蹤目標的數目,跟蹤方法可以分為單目標跟蹤和多目標跟蹤。根據目標跟蹤前,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域,不過因為醫學圖像中目標運動多樣性,醫學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域,跟蹤利用檢測來提供需要的目標狀態的觀測數據,醫學圖像當中主要是先跟蹤后檢測。此外,根據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、基于區域和基于點特征等跟蹤
第一章緒論……………………1
1.1醫學影像中多目標跟蹤的背景和意義…………………1
1.2醫學影像中多目標跟蹤研究的現狀……………………3
1.3本文研究的主要內容及論文安排…………………… 5
第二章醫學影像中的多目標跟蹤……………………7
2.1醫學影像中的圖像分割……………………7
2.2醫學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……………………16
第6篇：醫學圖像診斷范文
關鍵詞 CT；PACS；醫學圖像存檔系統；DICOM；HL7
中圖分類號TN91 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2013）104-0196-03
在醫院信息化的進程中，PACS系統一直處于最關鍵的地位當中，PACS是英文的縮寫，這對于影像以及通信系統來說也是十分重要的，這代表著一個時代，也稱為醫學影像信息系統[1]。醫學CT（Computed Tomography）是醫學影像的一個重要工具，醫學CT影像在醫學診斷中具有重要地位。醫學影像是由各種各樣的影像設備生成的。醫學圖像需要在醫療機構內部，及醫療機構之間進行傳輸，存儲并結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
在醫學界，影像信息比較全面一些，這可以稱之為PACS，這跟臨床信息系統有著很大關系，跟醫院信息系統有關系。PACS、RIS的相互結合，這是一個非常重要的命題。PACS/RIS跟醫學影像、還有數字化圖像技術有一些潛在聯系，與通信工程是相互結合的。醫學圖像和PACS有著很大的關系，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：
關于醫學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。臨床信息系統是指支持醫院醫護人員的臨床活動，收集和處理病人的臨床醫療信息的信息管理系統；放射學信息系統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生診斷流程管理的查詢，統計信息系統；醫院信息系統是指覆蓋醫院所有業務包括醫療和醫療管理及其業務全過程的信息管理系統；實驗室信息系統是一類用來處理實驗室管理和實驗過程信息的信息系統。
2 CT影像的存儲
2.1 CT圖像信息模型
隨著計算機技術和信息化的發展，我們認為所需存儲的圖像為數字圖像。數字醫學圖像的結構典型有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所生成圖像的典型大小。
由CT圖像設備所生成的醫學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醫學圖像存檔系統
PACS在獲取方面是由數據獲取的，還跟顯示、存檔有著并列組成的關系。對于數據獲取系統的組成，主要是有CT影像設備組成。一臺裝有海量存儲器看起來量不大，但是卻很重要，它是存檔系統的組成部分，將CT圖像存檔，以支持以后的讀取操作。在系統上，它顯示多個區域工作方向，允許醫生觀察和處理CT圖像。由獲取系統獲得的CT圖像被傳送到存檔系統的服務器主機，存儲到存儲設備，或者分發到不同顯示工作站。
PACS的一個存檔系統由4個主要部分組成：檔案服務器，數據庫管理系統，存儲子系統和通信網絡。CT圖像通過網絡從獲取設備傳送到檔案服務器和顯示工作站。一個與醫院信息系統（HIS）和放射科信息系統（RIS）接口的PACS網關使得檔案服務器能從HIS和RIS接受信息。
圖1 圖像存檔系統配置
檔案服務器的任務比較多，相對于計算機來說任務也比較多，是一個多任務計算機。帶有高容量主存（RAM）、雙CPU或多CPU和高速網絡接口，及圖像處理軟件，用以控制CT圖像的存檔、讀取和分發。
主要功能：
1）接受CT圖像；
2）將CT圖像存儲到存儲系統；
3）將圖像路由到顯示工作站；
4）更新數據庫表；
5）處理顯示工作站的檢索、讀取請求。
存儲子系統支持兩級圖像存儲：用于即時存取的短期存儲，用于長期存檔的長期存儲。
2.3數據庫存儲CT圖像
PACS跟HIS、LIS在醫學信息方面不相同的一點就是：有大量的數據儲存，如果我們能夠對PACS數據合理設計的話，那么數據存儲也會更加完善，這對建設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計成為關鍵。
數據以DICOMT圖像的形式存儲作為數據庫存儲和開發的對象。DICOM圖像是指數字醫療設備的圖像按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據集合，合理地設計文件頭層次和內容，為以后的數據庫編程帶來方便，也是醫院工作人員對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]
數字化影像技術，采用大容量存儲管理方式和存儲介質實現海量數據存儲，一個很實際的存儲方式是利用關盤進行CT數字影像的存儲。存儲的數據以DICOM文件的形式存儲包括基本CT影像數據，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，相關數據可以很方便地在PC機上調閱，或編程查詢，顯示。
3影像的傳輸
3.1 DICOM圖像通信標準
CT屬于高檔醫療設備，經歷了從非螺旋到螺旋，從體部成像到血管等局部器官成像，從低速旋轉到高速旋轉，從雙排到8排、64排直至320排等重大發展[5]，CT醫學圖像存儲與傳輸的歸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會以及美國放射學學院組成的，最主要的目的是為目的是為多種圖像設備提供連通性和互操作性，統一各種數字化影像設備的數據格式和數據傳輸標準，以便于個別系統之間圖像通信和交換。在此基礎上，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中定義醫學圖像為信息對象，或數據集。一個系統或應用將一幅圖像傳輸到另一個系統或應用時發生一次圖像通信。在一次CT圖像傳輸中，CT圖像作為信息對象被傳輸到一個PACS數據獲取計算機，當然這些信息對象同樣被存檔和顯示。
3.3對服務類分析
服務類是將信息對象與作用在其上的命令聯系在一起，并說明命令元素的要求及作用在信息對象上的結果。服務類可以簡單理解為DICOM提供的命令或應用程序的內部調用函數。一個PACS應用在DICOM中成為應用實體（AEs）。
3.4 CT圖像C-STORE DIMSE
一個從PACS數據獲取計算機向檔案服務器傳送CT圖像的服務。
1）數據獲取計算機向一個檔案服務器一個ASSOCIATION請求；
2）檔案服務器準許連接；
3）數據獲取計算機調用C-STORE服務，并請求在檔案服務器存儲一個CT圖像；
4）檔案服務器接收請求；
5）數據獲取計算機傳送圖像到檔案服務器；
6）檔案服務器存儲CT圖像在存儲設備中，并通知操作成功；
7）一個解除連接的請求；
8）連接解除。
4檔案服務器軟件
CT圖像從數據獲取計算機被傳送到檔案服務器。檔案服務器有專用的應用軟件控制圖像的存檔讀取和分發。檔案服務器專用軟件采用C/S編程，對各數據獲取計算機，顯示計算機以及診斷終端計算機提供服務器的功能，并對接收到的CT圖像在專用存儲設備中進行存檔。檔案服務器主要任務包括圖像接受，圖像路由，圖像堆棧，圖像存檔，數據庫更新，圖像讀取，和圖像預區。
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的無縫對接實現了醫院各科室的信息交互，基本信息共享，大大提高了醫院的醫療，急救，科研，教學水平[7]。HIS，RIS，PACS是不同的醫院健康護理系統，這些不同系統之間的信息交互，通過通信網絡和TCP/IP協議，在C/S的基礎上進行。HL7是一個工業標準數據接口，PACS利用HL7界面從HIS或RIS中獲得消息或事件。
在臨床環境下，PACS調取CT圖像的速度可能跟不上臨床診斷的需要，通過與HIS/RIS的接口預先獲知病人的治療階段狀態，可以對歷史數據預取出，并分發到目的顯示站，完成病人檢查。專用的預取表存儲疾病分類，CT醫生，主治醫生，CT圖像的數量和年限等參數數據，決定著那些CT圖像通過PACS應用被讀取。
CT圖像通過PACS應用讀取后，在終端設備需要進行圖像重建。圖像重建有解析法[8]和代數法[9]。醫用CT中所采用的算法絕大多數屬于解析法中的濾波反投影（Filtered Back Projection，FBP）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，FBP）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節，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，有美國人發病了一些關于臨床診斷方法，比如CT，這是一種成像技術，這種技術發展的很快。剛開始在醫學臨床上，只用了單層的CT，后來在95年，有位學者研究出了雙層的CT，1998 年GE 推出了 4 層 CT，在此之后的近十年間 CT 探測器的層數迅速增加，8 層、16 層、64 層、128 層、256 層的 CT 不斷涌現[14]，廣泛用于醫學，工業，安全檢查等領域，CT圖像的格式出現不歸一。
CT圖像按照DICOM格式被存檔到存儲介質。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系統兩個層次的標準化是必須的。第一層標準是在PACS中的多發送站設備，涉及處理信息訪問和系統之間通信的數據和圖像標準。第二層的標準化為了醫學需求和數據的使用。
7結論
自從CT發展到現在，CT的發展速度已經非常快了，這算是到了第六代了，當前CT開發和研究比以往更加活躍。由于CT（計算機斷層成像技術）影像在醫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，等數據，分層規范化地歸一CT圖像數據。DICOM為醫學數字圖像和通信標準，通過PACS系統對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工業數據接口被提及。本文的撰寫對CT影像在PACS系統下的通信和存檔，包括CT圖像的文件化標準，及在PACS下系統工作原理以及與HIS/RIS的信息交互和協同工作做了論述，在醫院信息化的條件下具有重要意義。
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第7篇：醫學圖像診斷范文
關鍵詞：超聲教學方法多媒體教學
【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（Ultrasonic Diagnosis UD）是物理診斷學中影像診斷學體系（放射醫學、核磁共振、核醫學、超聲醫學）四大組成部分之一。近年來隨著醫學尤其是超聲醫學和求證醫學的迅猛發展以及現代醫學教學質量的不斷提高，UD是臨床醫學專業尤其是影像醫學專業學生必須掌握的基礎課程。然而，UD相對于其它學科而言是一門年輕的學科，同時，它又是具有影像學特點的新型學科。教學方法是提高教學質量的關鍵所在。為此，我們結合自身特點進行了教學方法改革，采用靈活多樣的教學方式，變單純理論式教學為理論與實踐相結合教學，使講授的知識融會貫通，生動形象，以達到最佳的教學效果。
1“手法式”教學法
手法教學中始終強調對任何一位患者行超聲心動圖檢查時，應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，養成全面、細致的掃查習慣，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合，使理論教學中融入了實踐具體操作從而達到了最佳教學效果。手法教學不僅體現在一般病例的教學，而且對特殊及罕見病例也采用耐心細致、手把手地指導。在進行手法式教學前先對特殊病例現場示教或經刻錄為光盤后示教等方法感性認識后，設立專題講座、書寫診斷報告并對相關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合的目的，極大的提高了教學效果。
2多媒體教學
心臟超聲診斷學是一門形態學科，它強調從觀察圖像的角度來認識各種病變，理解病變的發生和發展規律，從而提示疾病的本質。需要通過對大量典型病例的動態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（CAI）進行部分內容的講授，克服了單純教師講解的許多困難與盲區，并大大縮短了授課時間，增加了學生學習的興趣，在很大程度上促進了學生對所學內容的正確理解和牢固掌握，對教學質量的提高很有幫助。因此，CAI在心臟超聲診斷學中起著非常重要的作用。多媒體技術有助于調動學生的主觀能動思維，有助于使理論與實踐相結合，有助于彌補示教病例不足的問題，有助于使復雜抽象的知識具體化、形象化，有助于解決以往教學的一些盲區。實現多媒體教學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，對患者進行現場操作并結合臨床信息現場教學。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方法相結合，豐富教學方式，提高教學效果。其次將相關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，建立了圖像數據庫及相應的多媒體教學課件，將視頻、音頻、圖片、錄像動畫、文字等信息進行有機的整合，并把它應用于教學中，收到了良好的教學效果。
3教學考核注重實踐
教學考核注重實踐考試是檢驗教學成果的重要方法之一，它既是評價教學效果的標志，也是對學生知識掌握程度的反映。我們改革了以往的考試方法，在理論試題考核學生掌握基本概念、專業重點的基礎上，在試卷中增加一定比例的實際應用題目，給出簡要病史和臨床表現，以及典型的超聲圖像，考核學生實際識別圖像、分析診斷的能力，對提高實踐能力起到了促進作用。改進超聲診斷學教學效果的評價標準，以往對教學效果的評價往往側重理論筆試成績的分析和總結。這種評價方法存在著片面性、局限性等弊端。我們開展醫學影像學的教學目的，是培養能夠適應現代醫學發展且具綜合運用影像學能力的臨床醫生，考核內容應緊扣教學目的。因此，我們利用超聲診斷典型病例的聲像圖資料庫對學生進行考核，通過看動態圖像，并給予測量數值的報告及相關臨床表現，然后讓學生做出診斷；讓學生實地操作也作為一項考核內容，將一些常見病讓學生親自操作，同時可對其臨床信息進行詢問，最終結合圖像及臨床內容給予診斷，根據綜合診斷結果給予考核分數。通過以上考核內容的實施，達到真正提高醫學生實際診斷能力的目的。這種方式對于促使學生由被動學習向主動學習轉變將起到積極作用，同時也可改變平時不學習、考試前突擊憶也能拿高分的狀況，從而促進教學質量和學生素質的提高。
綜上所述，通過上述的教學嘗試，我們體會應用先進的教學方法，是使超聲教學在有限的時數內取得較好的效果的關鍵。在教學中加強學生思維方法和實踐能力的培養，對造就高素質、綜合性勇于創新的醫學人才具有積極的意義。
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第8篇：醫學圖像診斷范文
關鍵詞：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
隨著多媒體技術的迅速發展，在現代醫學中，醫學成像技術已成為其重要分支和不可或缺的診斷、治療及研究工具。計算機和醫學圖像處理技術作為這些成像技術的發展基礎，帶動著現代醫學診斷技術產生著深刻的變革。圖像分割技術是醫學圖像處理和分析中的關鍵技術之一，圖像分割是指根據灰度、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域，使得這些特征在同一區域內表現出一致性或相似性，而在不同區域內表現出明顯的不同；從醫學研究和臨床應用的角度來看，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（如灰度、紋理、形狀等）的區域，從而把感興趣的區域提取并顯示出來，并使它盡可能地接近解剖結果，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據，提高醫生對疾病診斷的準確性。因此，最大限度地利用醫學圖像數據提供的有用信息，對于促進醫學科學和臨業的發展具有重大的意義，對輔助醫生進行醫學圖像臨床診斷具有重要的實用價值。根據圖像分割的定義，人們提出了許多種圖像分割的分類方法，大致可以把醫學圖像的分割技術分為以下幾類：
一、基于區域的圖像分割方法
基于區域的圖像分割方法是利用同一對象區域內部的均勻性，依照共同的圖像屬性來劃分圖像區域。閾值分割技術是最常見的、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域，常用于分割對象區域與周圍對象或背景區域具有顯著不同灰度級的圖像。閾值分割算法實現簡單，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域之間的邊緣，能檢測出圖像存在的所有邊緣。人們為邊緣檢測設計了各種檢測算子，包括提升算子、Sobel算子、Kirsh算子等。基于邊緣檢測的方法定位精度比較高，但受噪聲影響比基于區域的方法卻要大得多，所以對于醫學圖像而言，僅僅利用基于邊緣檢測的分割技術是難以達到目的的，絕大部分邊緣檢測技術要與其它模型結合才能得到滿意的結果。
三、基于數學形態學的分割方法
數學形態學是建立在積分幾何和隨機集理論基礎上的一整套變換、概念和算法。基于數學形態學的分割方法利用膨脹和腐蝕兩種數學形態學基本運算及其不同邏輯組合構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、基于人工神經網絡模型的方法
神經網絡是一種大規模的并行連接處理系統，它模擬生物，特別是人類大腦的學習過程，具有強大的自學習能力和非線性表達能力。基于神經網絡的分割方法的基本思想是將圖像影射為某種網絡，然后把邊緣己知的圖像及其邊緣作為先驗知識對網絡進行訓練，直到訓練過程收斂為止。
五、基于模糊集理論的分割方法
醫學圖像通常具有模糊和不均勻特性，圖像中的區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雜，對于醫學超聲圖像的分割，因為圖像質量較差，所以更是難以運用模糊理論來實現。
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的圖像分割方法。自Mandelbrot于1975年系統地提出了分形幾何學的理論，它已經成為研究和處理具有復雜和不規則圖形的有力工具。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從醫學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學描述以及拓撲結構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，該樣條同時受到內外力和圖像力的引導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在輪廓，而在醫學圖像處理中，很多醫學圖像需要我們分割出不同的區域，而這些區域可能是相互嵌套的，在這種情況下，必須得到圖像的內在輪廓。基于Snake模型的一系列方法，使用Matlab編程實現并應用到醫學圖像數據庫上進行測試，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：醫學圖像診斷范文
1醫學圖像可視化
三維可視化的目的是從一系列二維切片數據（圖像）中得到物體的三維表示。三維體數據的可視化即是三維醫學圖像。三維可視化技術主要包括醫學圖像的預處理及其相對應的繪制技術。三維可視化的主要思路如下：
（1）數據讀取：讀取并顯示DICOM圖像文件，將設備獲得圖像轉化成RGB圖像或灰度圖像。醫學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學圖像信息系統的主要的數據獲取方式。
（2）圖像預處理：消除醫學圖像在獲取、傳輸和轉換過程中由于外界環境的干擾、幾何畸變等產生的噪聲和失真。圖像處理之前都要進行適當的圖像配準[3]與融合，圖像校正等操作。
（3）特征提取：在序列圖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域和組織的特性不同進行分割。基于結構、統計學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：根據醫學圖像數據的特性、對可視化的應用以及所需的可視化結果來選取重建方法。重建圖像并實現可視化。
（5）圖像顯示：通過計算機圖像圖形學技術和可視化技術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、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，便于醫學工作者進行分析。
2三維可視化主要技術
2.1三維可視化技術分類
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。體繪制的優勢體現在可視化效果較好，面繪制的優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學圖像，也便于醫生觀察和分析，在輔助醫生診斷、手術仿真、引導治療等方面發揮著重要的作用。體繪制以視覺成像原理為依據，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據場的直接關系，中間無需轉換，使結果的可靠性更高。
（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域進行分割，然后通過輪廓線來構建感興趣目標區域的邊界，優點是簡單且數據量小，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。基于體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，但產生的圖像會出現嚴重的走樣，不能很好的顯示細節。Lorenesen提出的MarchingCubes方法以三維規則數據場為等值面，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算法基礎上發展起來的MarchingTetrahedral方法旨在將立方體體素剖分成四面體，在其中構造等值面。該算法實現簡單，構造的等值面精度高，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
體繪制方法在體數據處理和特征信息表現上的優勢使其在備受醫學領域專家和學者的關注。處理數據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，原理是不經過任何變換直接在空間域處理體數據；其二是變換域算法，算法應用前要先對體數據進行變換，在變換域里處理體數據。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，它將數據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，根據生成的錯切變換矩陣對體數據進行錯切，再對每一層體數據進行重采樣，從前至后將體數據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，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。接著根據光照模型計算每個采樣點的光亮度值，最終轉化為三維數據圖像。
④以物空間為序的投影法原理是不同視點對應的體素擁有不同的優先級，按優先級的升冪或降冪排列順序將所有體素投影到二維像平面上。變換域體繪制算法先將體數據經過變換之后再進行顯示，降低了算法的計算復雜度。目前應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，將三維數據場空間轉換到三維頻域空間，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生的圖像。基于小波變換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據做小波變換，再將變換后的近似結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經歷的路線，通過小波系數加權得到最終的投影圖像。
2.2三維可視化體繪制加速技術
由于計算機技術的迅猛發展，以及面繪制技術的局限和缺點，人們越來越關注體繪制及其加速技術。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能夠達到交互式的繪制速度，但大都會犧牲一些繪制質量。在體繪制發展過程中，計算機硬件性能始終是一個關鍵的制約因素，且硬件加速技術能在不降低圖像質量的同時實現實時繪制和交互。(1)軟件加速技術空間剖分技術[11]：利用數據空間的相關性，基于空間剖分技術的加速算法對數據空間進行剖分，并且將連續的空體元劃分到一定的包圍盒中，當光線在數據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，降低計算時間。KD-tree算法、八叉樹算法都是其經典算法。光線相關性：光線相關性加速技術主要是利用光線在投射過程和在體數據空間穿行過程的相關性的特點，來減少光線投影的數量和采樣點的計算量，從而實現算法的加速。有些采樣點在計算中貢獻為零，因此可以忽略[12]。光線相關性主要分為像空間相關性和序列圖像相關性兩種算法。像空間相關性算法核心思想是圖像平面的像素之間相關性很緊密，兩個相鄰像素具有相似或相近的參數，間隔地發射光線，插值計算不發射光線的像素，從而實現算法加速。自適應調整采樣頻率：利用投射光線穿越體數據時，同一物體的不同采樣點性質相同這一原理，來減少采樣點的數目，實現自適應調整采樣頻率。Danskin和Hanrahan使用較低的采樣頻率對區域一致性較好的區域或體數據對不透明值作用很小的區域采樣，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，后續的采樣點對像素色彩的貢獻近乎為零。因此可以取消后續樣點色彩合成操作，節省計算量。
(2)硬件加速技術
圖形處理器：計算機圖形處理器（graphicsprocessorUnit,GPU）的迅猛發展，成為了關注熱點[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行，有效提高了計算機圖形處理的質量和速度，擴展了圖形處理器的應用范圍和能力。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注[14-16]。三維圖形加速硬件[17，18]：三維紋理映射是其典型應用，在有限的紋理內存中，該理論將整個體數據分成幾個小塊處理，采用專業的圖形卡，完成復雜運算和數據采集。但是三維紋理映射會產生較多偽影并且價錢不菲。
實時交互成像體繪制：目前，人們最為關注的是在體繪制中能否實現實時交互的成像操作以及其實時交互的精度。國外很多研究機構也開展了硬件體系結構的研究，如德國Tubingen大學的VOGUE和VIZARDII有高質量的頭飾投影繪制、SGI的TextureMapping的紋理映射技術使用多邊形繪制、Mannheim大學的VIRM可以計算陰影并支持體繪制優化算法、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網工作站，達到提高算法速度的目的。根據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速度，尤其是體數據的容量超出單處理機的容量等問題。優點是大大提高了算法速度，較快實現體繪制算法的同時實現了實時體繪制。
2.3醫學圖像三維可視化應用
(1)臨床診斷應用
醫學圖像三維可視化技術不僅能夠逼真地表現病灶的立體形態，與此同時還能整合不同的時間或成像設備得到的成像數據，讓醫生清楚地掌握病灶不同于正常結構組織的特性及其發展過程[20]。虛擬內窺鏡（virtualendoscope,VE）是在傳統內窺鏡和計算機二維斷層結構成像基礎上發展起來的，使用體繪制方法或SSD算法[21]不僅能夠顯示具有內窺鏡效果的人體組織結構的三維圖像。還能在人體的組織結構被檢測時間接采集圖像，這個過程得到的結果可以保存下來并制作成視頻繼續觀察。以虛擬內窺鏡方式檢查血管管徑的測量參數和血液流量、血流速度及官腔內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———支氣管表現出有意義的前景。虛擬內窺鏡在泌尿系統和消化道疾病的診斷也已經應用于臨床。
(2)臨床治療應用
外科手術正在向微創發展，微創手術創面小，使得手術野范圍縮小，影響醫生制定手術治療方案。在外科手術中，使用計算機輔助手術系統制定科學的手術計劃可以減少外科創傷，提高手術的精度和可靠性[22,23]。手術前，醫生可以通過可視化結果來制定手術計劃同時也能觀察到一些隱藏的區域。手術中，使用定位功能準確地引導手術器械進入手術目標位置[20]。放射治療為目前治療腫瘤的常用方法之一，根據醫生的要求以及定位裝置，放療計劃系統依據病人的成像數據重建出病灶和周邊組織的三維模型，實現精確放療。通過放射治療的高劑量區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，與手術切除病灶效果一致，放射治療主要針對手術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)醫學教學和手術模擬中的應用
醫學圖像三維可視化在醫學計算機輔助教學中具有重要應用，學生不必繼續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構。給學校教學帶來了很大的方便，也使得學生學習起來更加生動、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及其在體內的位置來展現人體內部結構，能夠更好的應用在醫學教學和手術模擬中。新加坡研制了較為成熟的三維可視化系統DextroScope。2006年，在南方醫科大學與華南師范大學計算機學院的共同努力下，針對腹部醫學圖像處理系統MIPS應運而生。目前，針對虛擬人進行的數字化肝臟手術，針對虛擬機器人進行的輔助正骨手術，針對虛擬人的定向腦神經微創手術[25]，以及虛擬器官中的建模并檢測、軟組織形變及力學反饋等研究都是醫學圖像三維可視化在醫學教學和手術模擬中的重要應用。
(4)遠程醫療中的應用
在遠程醫療中，利用網絡可以將計算機二維斷層圖像數據進行共享和異地傳送，完成遠程專家診斷、遠程手術及遠程放化療計劃。遠程專家診斷和手術以可視化的醫學模型和圖像為基礎，使用三維可視化技術進行診斷。目前，三維可視化的醫學模型和醫學圖像三維可視化技術正向分布式協同可視化的方向發展。想要完成異地的專家診斷和手術就必須搭建起遠程專家和現場醫生的交互操作的橋梁，分布式協同可視化技術在此基礎上得到發展和應用。TeleInViVo系統是分布式協同可視化在遠程醫療領域的應用。
(5)可視人計劃和醫用機器人
三維可視化的醫學模型和圖像通過處理CT、MR、超聲等圖像數據，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）數據集讓世人大吃一驚。2003年，鐘世鎮等也不甘落后建立了虛擬中國人（VirtualChineseHuman，VCH）數據集。張紹祥等使用VCH數據三維重建了心臟系統、骨科、腹部組織以及神經組織等方面。鐘世鎮、方馳華等使用VCH數據集三維重建了肝膽組織、婦科、骨科等方面[26]。醫用機器人結合了機器人技術、數字圖像處理技術、虛擬現實技術、計算機網絡控制技術和醫療外科技術，實現康復醫療、醫院服務和機器人輔助外科手術等功能。醫用機器人結合計算機虛擬技術以及三維可視化技術，通過添加定位病灶的程序于機器人的控制芯片中，達到在外科手術中定位病灶的目的，使得手術結果更加精準。
