医学影像技术的区别篇1
成像技术。临床诊断。合理使用。
随着医学影像的应用越来越广泛，the importance of medical imaging technology in clinic is becoming more and more prominent［1］．medical imaging technology is not only very simple and convenient to operate， 但是 而且 这个 最终的 后果 属于 医学的 成像 技术 诊断 是 不 明显地 不同的 从…起 这个 真实的 症状 属于 病人 这个 不断的 进步 属于 科学 和 技术 医学的 成像 技术 是 而且 不断地 改善 和 改善， 和 这个 精确 属于 成像 设备 是 而且 不断地 改进。本文通过介绍医学影像技术的应用类别和原理，研究了医学影像技术的临床意义。
医学影像技术的医学影像技术正变得越来越流行，医学影像技术也是最有前途的专业之一[1]。医学影像技术在临床诊断中的应用可以大大提高临床诊断的准确性，减少误诊的发生。
。X射线成像主要取决于射线波长的穿透。主要用于观察人体器官和组织，如骨骼、形态、位置、性质、金属异物等。如果人体骨骼或器官有损伤或变形，可用射线扫描相关部位，然后在胶片上进行成像。从胶片的成像可以看到体内的病变，然后医生会根据病变的部位或具体情况采取相应的治疗措施[2].目前的X射线技术比以前更加完善和先进。以前难以成像的自然组织和器官，如血管、心脏、膀胱等，现在可以通过X射线成像。目前，大多数X射线摄影和透视设备采用多主机系统，然后与各种摄影、诊断床等辅助设备一起使用。结合先进的计算机控制和图像处理系统，X射线技术可以完成一些特殊任务和功能测试。
。Ct的工作原理主要是利用人体组织吸收的X射线的不同性质。它可以将人体的一个特定层分成许多立方体。X射线可以通过扫描这些立方体获得临床诊断信息。计算机体层摄影技术主要扫描人体的某个部位或区域，然后在连接的计算机中形成诊断数据或治疗措施。计算机体层摄影技术在组织横断面扫描中的精度非常高。计算机体层摄影技术与射线成像的最大区别在于前者不仅可以定性地监测人体器官的进展，而且可以提供准确的检测数据信息。此外，计算机体层摄影技术不仅具有非常快的扫描速度，而且具有特别高的最终成像分辨率。摄影技术的扫描区域和工作区域的大小也关系到摄影和成像的效率。磁共振成像是一种与人体密切相关的磁共振成像。其工作原理是，当人体受到外部固定脉冲的刺激时，人体内会发生磁共振。一旦磁场消失，质子将发送mR信号以形成图像。磁共振血流成像技术在磁共振成像中可以清晰地显示心脏、心房等器官的精细结构，也为各种心脏病的准确治疗提供了依据。
阴影技术有许多应用，如腰间盘突出、寄生虫、脑血管疾病、肿瘤、鼻炎、头痛、心血管疾病、中枢神经系统疾病等。计算机体层摄影技术可用于诊断。通过Ct的成像技术可以了解患者的实际情况。医生可以通过Ct的影像为患者制定适当的治疗计划。计算机体层摄影技术可以提高医生诊断病因的准确性[3]。
。然而，使用计算机X线摄影有一个缺点，即在用X射线进行诊断时会对患者的身体功能造成一些损害。一般来说，计算机X线摄影的技术很少应用于腹部器官疾病或中枢神经系统疾病。因此，在使用计算机X线摄影技术之前，医生必须熟悉患者的病情，不能随意使用摄影和成像技术，然后根据患者的实际情况选择合适的摄影和成像技术。
。此外，高频超声成像技术还可以使用微型探头检查和诊断胃肠道疾病和胃肠道肿瘤。通过微型探头，医生可以了解肿瘤的大小、深度和范围，更好地为患者制定治疗方案和治疗方法，降低肿瘤患者的治疗风险，提高肿瘤患者的治愈概率[4]。
。医生可以通过三维超声成像技术了解胎儿的生产情况。此外，三维超声成像技术也将用于生殖医学和围产期观察。
超声造影剂注射到人体静脉后，它会随着毛细血管扩散到全身，然后通过相应的对比成像技术将体内各种器官和组织的实际情况成像到计算机上。此外，超声造影剂还可以反映人体各器官和组织的血流情况，为临床诊断提供坚实的事实依据。总之，随着医学技术的不断进步，他们在医学领域的影响力越来越大。最突出的应该是医学成像技术。在临床诊断中，医学影像技术不仅可以提高临床诊断的准确性，而且可以提高我国的医疗水平。随着医学影像技术的不断进步，我国的医疗水平也在不断提高。医学影像技术对临床诊断的重要性毋庸置疑，因此相关部门和医院必须更加重视医学影像技术，努力提高医院的质量和水平。本文对医学影像技术的工作原理和应用范围进行了简单的分析和研究，希望我国的医疗事业能够不断改进和提高。
[1]程磊。医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用[J]。世界最新医学信息文摘，2019年，19（28）：212。
[2]马秀敏。医学影像技术在医学影像诊断中的临床应用分析[J]。世界最新医学信息文摘，2019年，19（11）：156.
医学影像技术的区别篇2
1.1.1医学影像背景
医学影像学由于其含有极其丰富的人体信息、各器官信息等,能以很直观的形式向人们展示人体内部组织结构、形态或脏器等,使得其在临床诊断、病理研究分析治疗中有着十分重要的作用,是医学研究领域中的一个重要研究方向,几年来,随着医学成像技术的不断发展,医学图像已经从早期的X光片发展为二维数字断层图像序列。医学影像学包含人体信息的获取以及图像的形成、存储、处理、分析、传输、识别与应用等,主要内容可以归纳为三大部分:医学影像物理学、医学影像处理技术和医学影像临床应用技术⑴。首先医学影像物理学指的是图像形成过程的物理原理,主要目的是根据临床需求或医学研究的需求,对成像的原理、成像系统进行的分析和研究,将人体内感兴趣的信息提取出来,以图像的形式显示,并对各种医学图像的质量因素进行分析。提取的信息可以是形态的、功能的或成分等一切与当前临床应用有关的感兴趣信息,信息载体可以是电磁波或机械波,所显示的形式可以是一维的、二维的甚至是三维、四维等不同层次的图像。
医学影像处理技术是指对已获得的图像作进一步的处理,如对其进行分析、识别、分割、分类等,从而得到我们临床研究所需的感兴趣信息,确定哪些部分应增强或某些特征需要特殊提取进行处理,其目的是使得原来不够清晰的图像变的清晰,易于分析,或者是为了提取图像中某些特征信息,对于特定的器官的分析,涉及到医学诊断的内容[2],重点是要对器官的切片图提取关键信息进行分析,如对于胃部切片图,我们在诊断胃癌的时候是要判断是否有淋巴结发生转移,这就需要首先对胃部切片图进行有效的分割,尤其是我们需要的胃壁周围的感兴趣区域,在正确分割的基础上,对于切片图中的目标进行分析,通过特定的方法识别切片图中的目标,从而可以实现辅助诊断的目的[3]。
1.2医学影像中多目标跟踪研究的现状
在计算机视觉领域的传统目标跟踪中,研究人员多采用基于分割的跟踪,即运动目标的跟踪被分为两大步:第一步,目标分割;第二步,目标跟踪。在医学图像多标跟踪问题中,要对图像上的目标进行精确的跟踪,首先是需要正确的图像分割结果,然后运用相应的跟踪方法得到我们所需要的跟踪结果。
1.2.1医学图像分割概述
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分
第二章医学影像中的多目标跟踪
目前,大多数对于医学影像中多目标跟踪的研究主要是基于医学图像分割的结果之上的,所以医学影像中的目标跟踪主要分为图像分割、图像跟踪两部分。图像分割主要是为了提取感兴趣区域,通过相关的图像分割方法得到我们所需要的待跟踪的图像,得到分割图像后采用跟踪的相关方法对研究的目标进行跟踪、识别,得到医学影像中目标的一些关键信息,如其面积变化、位置变化、轨迹信息等。
2.1医学影像中的图像分割
图像分割就是运用特定的方法把图像分成若干个特定的区域并提取感兴趣区域的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。
2.2医学影像中的多目标跟踪
在计算机视觉研究领域中,运动目标跟踪一直是科研人员研究的重点。所谓序列图像中的运动目标跟踪,简单来说即是确定目标在巾贞与顿之间的联系。同样,作为多医学图像显微图像中的医学图像跟踪,即是要在帧与顿之间,多医学图像混合中,找到相同医学图像的一一对应关系。从第一巾贞图像直至最后一帧图像,完成整个图像序列中医学图像的匹配,实现整个医学图像跟踪。从本质上来说,医学图像跟踪方法与传统的目标跟踪方法没有太大的区别。是在医学图像序列这个特定环境下,算法需要做一些相应的变化和改进,去适应医学图像运动的一些特性,这样才能达到理想的跟踪效果。由于目标跟踪技术在计算机视觉领域发展良久,优秀的目标跟踪技术门类众多,目标跟踪算法的分类没有明确的标准。根据视频序列中被跟踪目标的数目,跟踪方法可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。根据目标跟踪前,是否使用分割,跟踪方法可以分为基于分割的跟踪和基于视窗的跟踪:基于分割的跟踪是在分割后的结果中提取目标信息再进行跟踪;而基于视窗的跟踪不需要对图像进行分害只要指定目标的区域,不过因为医学图像中目标运动多样性,医学图像大都采用基于分割的跟踪方法,跟踪方法有几类基本的框架:先检测后跟踪,先跟踪后检测,边跟踪变检测,检测利用跟踪来提供处理的对象区域,跟踪利用检测来提供需要的目标状态的观测数据,医学图像当中主要是先跟踪后检测。此外,根据跟踪目标提取的不同特征,目标跟踪方法可以分为基于颜色、基于形状、基于区域和基于点特征等跟踪
第一章绪论……………………1
1.1医学影像中多目标跟踪的背景和意义…………………1
1.2医学影像中多目标跟踪研究的现状……………………3
1.3本文研究的主要内容及论文安排……………………5
第二章医学影像中的多目标跟踪……………………7
2.1医学影像中的图像分割……………………7
2.2医学影像中的多目标跟踪……………………11
2.3本文中采用的方法……………………14
2.4本章小结……………………16
医学影像技术的区别篇3
[关键词]远程会诊；压缩传输技术；医学影像诊断
[中图分类号]R197.3[文献标识码]a[文章编号]1674-4721（2016）02（a）-0111-03
applicationeffectofcompressiontransmissiontechnologymodeinreal-timeremoteconsultationofmedicalimage
ZHenGRong1ZHenGDing-rong2
1.HealthServiceCenterofZhuangbianCommunityinBao′anCentralHospital，Guangdongprovince，Shenzhen518102，China；munityHealthServicemanagementCenterofBao′anCentralHospital，Guangdongprovince，Shenzhen518102，China
[abstract]objectivetostudytheapplicationeffectofcompressionandtransmissiontechnologymodeinreal-timeremoteconsultationofmedicalimage.methodsBycompressionandtransmissiontechnology，safeandstableapplicationmodeofreal-timeremoteconsultationofmedicalimagewasconstructed.threehundredpatientsfromJanuary2014toapril2015formedicalimageexaminationsincommunityhealthservicecenteraffiliatedtoourhospitalwererandomlyselected.Bytossingacoininfrontorbackside，theywereevenlydividedintoexperimentalgroupandcontrolgroup.intheexperimentalgroup，real-timeremoteconsultationwasrealizedbycompressionandtransmissiontechnology.inthecontrolgroup，thediagnosiswascarriedoninthelocalcommunityhealthservicecenter.theaccuracyrateofdiagnosis，misdiagnosisrate，improvementrateofdoctor′sdiagnosticskills，andpatient′ssatisfactionwereanalyzedandcompared.Resultsintheexperimentalgroup，theaccuracyrateofdiagnosis，misdiagnosisrate，improvementrateofdoctor′sdiagnosticskills，andpatient′ssatisfactionwereallsuperiortothoseinthecontrolgroup，thedifferencewasstatisticallysignificant（p
[Keywords]Remoteconsultation；Compressionandtransmissiontechnology；medicalimagediagnosis
海量化医学影像数据的传输延迟已经成为影响数据处理效率的主要瓶颈[1]，应用高效的数字化压缩传输模型已成为解决这一问题的关键，其为海量化医学影像数据实行远距离传输，开展异地实时远程会诊提供可能[2]，最大限度地发挥医院影像科室的人才技术优势[3]。本研究尝试建立压缩传输技术模式，并通过实验验证压缩传输技术模式的合理性，现报道如下。
1资料与方法
1.1一般资料
随机选择2014年1月～2015年4月我院下属各社区卫生服务中心进行医学影像检查的患者300例，其中男144例，女156例，年龄28～56岁，平均（36.5±14.5）岁。采取掷硬币正、反两面分别指定为实验组和对照组各150例，两组患者的病种、病程、年龄和性别等一般资料差异无统计学意义（p>0.05），具有可比性。
1.2仪器
采用德国aCUSonX150西门子彩色多普勒超声诊断仪及荷兰philipsiU22飞利浦彩色多普勒超声诊断仪，其探头频率为2～12mHz。荷兰philipsBrilliance16排飞利浦螺旋诊断仪，荷兰philipseasyDiagnosteleva飞利浦X线诊断仪和深圳市迈瑞DR560U型臂X线机。医学影像检查的数据影像存储格式为JpeG2000。
1.3方法
对照组仅在社区卫生服务中心本地进行诊断；实验组采用压缩传输技术模式进行医学影像实时远程会诊，压缩传输技术模式技术体系按下面方法创建：
1.3.1构建计算机数据高储存密度（Zip）模式的压缩体系模型[4]如■，在最远匹配位置和当前处理位置之间是可以用来查找匹配的“字典”区域，随着压缩的进行，“字典”区域从待压缩文件的头部不断地向后滑动，直到达到文件的尾部，短语式压缩也就结束了。解压缩也非常简单，如■，不断地从压缩文件中读出匹配位置值和匹配长度值，把已解压部分的匹配内容拷贝到解压文件尾部，直到整个压缩文件处理完毕。
1.3.2建立压缩传输技术模式体系其构成积累式压缩传输单调递增的调节函数[5]：Sum=log（r，C），其中Sum为对高层次信息压缩后的数据量大小；r为逻辑分辨率；C为调节区间内的变化灵敏度。
1.3.3压缩传输技术模式技术体系技术路线为各社区影像客户端各社区影像服器积累式压缩传输体系QuickBurro三层结构体系中央服务器QuickBurro三层结构体系积累式压缩传输体系远程诊断客户端。
1.3.4压缩传输技术模式技术体系传送影像变化过程先由传送端积累式压缩原始图（图1），接着在接收端开始积累式解压缩接收处理传送过来的图片（图2），最后接收端积累式解压缩叠加传送过来的图片，处理变化过程见图3、图4。
1.4统计学处理
采用SpSS18.0软件进行统计学处理，计数资料以率表示，采用χ2检验，以p
2结果
实验组的诊断准确率、误诊率、医生诊断技能提高率和患者满意度均明显优于对照组，差异有统计学意义（p
表1两组各项相关指标的比较[n（%）]
3讨论
通过普及远程会诊来提高既有综合医院医疗资源的利用率[6]，“开放式医院”是韩国卫生部策划的一种网络社区健康服务体系[7]。我国从20世纪80年代开始远程会诊的探索，现在已有众多的远程会诊网络和机构在应用[8]。我院下属各社区卫生服务中心大多使用aDSL上网，aDSL线路中国电信中间的通信损耗非常大，稳定性很差，宽带低[9]，再加之社区卫生服务中心的医学影像诊断医生限于经验，怀疑患者可能患有某种疾病比较复杂而难以诊断时，这就需要和医院本部的医学影像诊断专家进行交流和远程诊断。巨量信息（如无损高清彩色图片）在因特网上实时传输十分困难，研究新的远程压缩传输技术成为我院下属各社区卫生服务中心急切的技术任务。如何实现数据高速传输显得尤为关键[10]，这为实现社区卫生中心远程会诊的无胶片化，以至最终实现数字化社区卫生中心迈出重要的一步[11-12]。
实验组采用压缩传输技术模式进行医学影像实时远程会诊，其诊断准确率、误诊率、医生诊断技能提高率和患者满意度均明显优于对照组，其主要原因分析如下：①本研究的数据影像存储格式为JpeG2000，是基于小波形演算法的图像压缩标准，这种渐进传输方式，压缩比更高，而且支持无损压缩，通常压缩性能可以提高20%以上，和传统的JpeG（压缩比
综上所述，压缩传输技术模式在医学影像实时远程会诊中的应用，既提升了医学影像医疗服务水平及患者的满意度，又提高了诊断水平，能帮助社区卫生服务中心向社会提供更优质、更周到的服务。
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医学影像技术的区别篇4
近年来,生物医学成像技术的快速发展使人们能够获得大量高分辨率的医学图像数据影像,如:计算机断层成像(Computedtomography,Ct),核磁共振成像(magneticReso-nanceimaging,mRi)、超声成像(Ultrasonography,US)等技术已经广泛应用于医疗诊断、术前计划、治疗、术后监测等各个环节,如何对这些成像技术获得的各种定量定性数据进行分析,使之不被浪费,是至关重要的问题。因此,图像工程中的图像分割技术就成了医学图像处理和分析中的关键技术。由于医学图像通常由感兴趣区和背景区构成,感兴趣区包含重要的诊断信息,并能为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,尽管它在整幅图像中所占的面积也许不大,但其错误描述的代价却非常高,而背景区域的信息较为次要,所以,从图像中把感兴趣区分离出来是医学图像分割的重点。从医学研究和临床应用的角度来看,图像分割是病变区域提取、特定组织测量以及实现三维重建的基础,由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及不同个体间的差异性,一般的图像分割方法对医学图像分割效果并不理想,因此,医学图像分割除了一般的分割技巧外,还须结合医学领域中的知识,才能做出合理的分割。
2医学图像分割方法
医学图像分割的研究多年来一直受到人们的高度重视,分割算法也层出不穷,对于医学图像分割算法的分类依据也不统一。医学图像分割方法的选择,在很大程度上依赖于特定的图像、成像方式以及成像中的人为因素和不可抗因素(例如噪声和物体的运动等),这些都会在很大程度上影响后继的分割。所以,至今没有一种适用于任何医学图像的通用分割技术,也不存在判断分割是否有效的客观标准。现今国内外广泛使用的医学图像分割方法主要有:阈值分割法、区域生长法、结合特定理论工具的方法,如:模式识别法、人工神经网络法等、基于模糊分割的方法、小波变换法以及基于遗传算法的方法。
2.1阈值分割法
阈值分割法[1]是将灰度图像变为二值图像以达到分割目的的方法。阈值分割法是一种简单且非常有效的方法,特别是不同物体或结构之间有很大的强度对比时,能够得到很好的效果。此分割法通常是交互式的,一般可以作为一系列图像处理过程的第一步。它的主要局限是,最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分2个不同的类。另外,它只考虑像素本身的值[2],一般都不考虑图像的空间特性,这样就对噪声很敏感。针对它的不足,有许多经典阈值法的更新算法被提了出来[3,4]。阈值分割对于Ct图像的效果较好,而且算法简单,计算速度快。但在选择阈值时需要用户依据经验判断,或者先做多次尝试性分割后再对阈值进行调整,直至得到用户满意的结果。Kim等[5]用多次阈值分割法检测螺旋Ct图像中的肺结节性病变,共检测了24例病人的827张图像,检测结果灵敏度为96%,并且没有假阳性结果。张谦等[6]提出了一种利用snake模型和基于连通性阈值算法进行三维医学图像的自动分割方法,根据三维医学图像的特点,首先选取该图像的中间层图像,利用基于连通性的阈值算法对其分割;其次利用邻层图像分割结果和snake模型来指导下一层的图像分割,实验结果表明,该方法可以明显提高分割的准确率和速度。
2.2区域生长法
区域生长法[1]是根据预先定义的标准,提取图像中相连接区域的方法。这个标准可以是灰度信息,也可以是图像的边界,或者是两者的联合。和阈值法一样,区域生长法一般不单独使用,而是放在一系列处理过程中,特别用它来描绘诸如肿瘤和伤口等小而且简单的结构。它主要的缺陷是,每一个需要提取的区域都必须人工给出一个种子点,这样有多个区域就必须给出相应的种子个数。此法对噪声也很敏感,会造成孔状甚至是根本不连续的区域。相反的,局部且大量的影响还会使本来分开的区域连接起来。为减少这些缺点,产生了诸如模糊分类的区域增长法[5]和其它方法。iseki等[7]将该方法应用于肺部血管三维结构提取时,先手工在胸部Ct图像上找一个气管起始点作为种子点,然后用一种递归搜索方法,找到支气管血管束的走行规律,再根据肺纹理的解剖结构,得到了肺血管的三维结构。陆剑锋等[8]提出一种通过计算种子点附近邻域统计信息,自适应改变生长标准参数用于头骨Ct、肝脏Ct以及人脑mRi图像的分割算法,在切片图像预处理过程中,考虑到体数据相邻切片之间高度的相关性,在相邻层之间采取高斯核滤波去除噪声,并通过各向异性滤波算法对该层切片进行滤波,实验结果表明,该算法可有效地提取出图像区域,具有较好的鲁棒性。
2.3结合特定理论工具的分割技术
这类方法由于其主要特点是建立于某一数学或其它基础理论之上,因此,把它们另立一类。主要有模式识别法、基于模糊集理论的方法、基于神经网络的分割方法、小波变换法和基于遗传算法等。模式识别法又可以分为分类器法和聚类法。分类器法是一种统计模式识别的方法[9],用以区分从已知标记的图像数据衍生而来的特征空间(如灰度直方图),它是有监督的模式识别方法。相对于阈值法,在区分多区域图像时此方法有较高的计算效率。它的缺点是,需要人工交互方式获得训练数据。另一方面,对于大量的生物图像使用相同的训练样本,会因为没有考虑不同物体的解剖特性和物理特性而导致不准确的结果。聚类法的基本原理和分类器法大体是相同的,不同点在于它不需要训练样本数据。它是无监督的模式识别方法。为了弥补没有训练数据这一点,聚类法反复做两件工作:分割图像和刻画每个类的特征,从而使用已有的数据训练自身以达到分割的目的。和分类器方法一样,聚类法同样不考虑空间建模,所以对噪声和非同质的灰度很敏感。然而,这一缺陷却加快了计算速度。由于医学图像本质上存在模糊性(如Ct图像同一组织灰度值的含糊性,容积效应引起的边缘、形状的模糊性及运动伪影造成图像的不确定性等),因而聚类法更适合采用对图像不确定性有较好描述能力的模糊理论。国内外很多研究者将模糊理论应用于图像增强、图像分割及边缘检测中,取得了优于传统图像处理方法的结果[10]。Chen等[11]就是用一种基于K平均聚类算法和基于知识的形态学运算技术来对心脏Ct图像进行自动分割。宋启祥等[12]提出了基于核聚类的mRi和pet医学图像分割方法,通过利用mercer核,将原本简单的样本特征映射到更复杂的高维空间中去,放大了样本特征间的差异,,能快速准确地分割样本。
2.4人工神经网络法
人工神经网络[13](artificialneuralnetworks,ann)是一种大规模并行连续处理系统。ann具有模拟人类的信号处理能力并且非常擅长于解决模式识别领域中的模式分类问题,而医学图像分割问题正是对图像中的各个解剖结构进行分类和标记的问题。ann的主要特点有:具有通过实例学习的能力,并能利用前馈网络概括所学内容;对于随机噪声具有很强的鲁棒性;具有容错的能力和最优搜索能力。因此,当利用其它方法进行图像分割时,对于噪声、组织不均匀性、生物形态的多变性等问题,利用ann技术可以得到很好的解决。但是,使用神经网络法的时候,因为网络中有许多相互连接,所以空间信息就能很容易包涵在分类过程中。目前,ann技术应用的一个显著特点是它与模糊技术的结合,从而形成了模糊神经网络系统。模糊技术是建立在模糊集合理论基础上的,能很好地处理三维医学图像内在的模糊性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边沿检测等。近年来模糊聚类技术,特别是模糊C-均值(FCm)聚类技术的应用最为广泛[14],非常适合于医学图像中存在不确定性和模糊性的特点。
2.5小波变换法
近年来,在低频和高频分析时有“变焦”特性的小波变换在医学图像分割中得到广泛应用。用小波进行医学图像阈值分割的思想是利用二进制小波变换将图像直方图分解为不同层次的小波系数,依照给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,整个过程由粗到细,由尺度来控制。如果分割不理想,则利用直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割[15]。此外,小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具,特别适合对图像进行多尺度的边缘检测,典型的有如mallat小波模极大值边缘检测算法。文献[16]中利用超声图像的不同区域的多尺度过零点表征(multiscaleZeroCross-ings,mZC)随尺度的变化曲线函数,实现了医学超声图像的区域分割。
2.6遗传算法
遗传算法(evolutionaryalgorithms)基本思想是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化,它采用非遍历寻优搜索策略,是一种简单、适于并行处理、具有鲁棒性和广泛适用性的搜索方法。遗传算法擅长于全局搜索,但局部搜索能力不足,所以在医学图像分割中常把遗传算法和其它算法结合起来应用。曾妍婷等[17]根据这一不足,提出了一种灰度直方图熵和改进遗传算法结合的图像分割方法,并利用精英策略和模拟退火的思想做修正,不仅有较好的分割效果,还缩短了运算时间。1999年arambulaCosio等[18]利用遗传算法的快速寻优能力来进行前列腺的自动化识别工作,Ga在这里所起的作用是快速分割出前列腺的边界,他们对22例前列腺超声图像进行识别实验,得到了很好的结果,其平均误差是6.2mm。2000年Chen等[19]把遗传算法应用到心脏超声波图像的分割中,以用来弥补主动轮廓法的缺陷,建立了一种自学习分割框架———taguchi逼近,用该法对人工合成图像和真正的超声波图像进行试验得到了很好的结果,其有效性通过了方差分析的验证。除上述医学图像分割方法外,还有一些生物图像分割方法,例如,基于知识的分割[20],杨晓强等[21]提出了一个基于知识模型的医学图像的分割方法,该系统由解剖知识模型、图像处理程序和推理机组成,模块之间的通讯由黑板控制,通过在胸部图像处理中的应用,该方法减少了人工干预,得到较满意的分割结果,并提高了医学图像分割的自动化程度和可靠性。此外,微分算子的边缘检测[2]Hough变换,它们均属pB法(并行边界)的范畴;用样条进行曲线拟合,它是一种SB法(串行边界)。因为医学图像中软组织的物理和解剖特性,以上的方法一般不单独使用,而是融入其它的方法里。
3分割算法的性能评价
上述的大多数算法通常是针对某一类问题提出的,如果给定一个具体问题去选择一种适合的分割方法仍是个难题,这就要研究分割评价。医学图像分割算法的评价应具有一般性、客观性和定量性。一般性是指该方法应适用于多个分割算法的评价,客观性是指该方法不包含人为因素,定量性是指评价结果是定量的。对分割算法评价要基于一定的评价准则(评价指标或测度),在分割技术的评价中,评价准则是最重要的因素。常用的评价准则有[2]:(1)区域间对比度。根据区域之间特性对比度的大小可以判别分割图像的质量,也可由此推出所用分割算法的优劣。(2)区域内均匀度。图像分割就是把一幅原始图像分割成若干个具有相似特性的区域,可以用分割图像中各区域内部特性均匀的程度来描述分割图像的质量。(3)算法的收敛鲁棒性。评判算法收敛主要有2个指标:一是表示分割算法收敛稳定性的收敛概率,二是表示分割算法收敛一致性的扩散系数。(4)像素数量误差,由于分割错误而产生的错分像素个数来作为衡量指标等12种。
医学影像技术的区别篇5
关键词：远程医疗；高精度；医学图像；处理技术
中图分类号：R319文献标识码：a文章编号：1005-5312（2012）15-0275-01
一、远程高精度医学图像处理技术的概念以及特点
（一）远程高精度医学图像处理技术的概念
远程高精度医学图像处理技术是指满足医学质量及其要求，包含医学完整信息的高质量、高清晰、高精确的医学图像处理技术。它包括医学影像的采集、图像缝合、图像压缩、图像存储、图像传输及其图像的复原再现的过程。
（二）远程高精度医学图像处理技术的特点
通过国家构建的交互式计算机系统实现医学图像的静动态解析及其多点交互，完成了病理图像的无缝拼接，完善了医疗卫生事业的信息化、数字化的进程，无疑是中国科学技术的一大进步!远程高精度医学图像处理技术运用计算机、通讯、医学设备和现代技术，通过图像、数字数据信号、符号等将病人的病历资料远距离输送和传输，实现了医学专家和医生、病人之间在不同地方直接的交流和诊治。
二、国内外远程高精度医学图像处理技术的内容及方法
远程高精度医学图像处理技术与其他图像处理技术(传统高清视频会议系统)的区别和联系视频会议系统技术和高清视频会议系统(netmeetinG)，一般的卫星传输，音视频压缩技术。
远程高精度医学图像处理技术的几个重要发展历程，远程高精度医学图像处理技术的技术实现及其高端设备全自动数字病理切片扫描仪的运用。
三、全自动数字病理切片扫描仪的应用
（一）全自动数字病理切片扫描仪的技术特点
远程高精度医学图像处理技术与其他图像处理技术的区别和联系：视频会议系统技术和高清视频会议系统一般的卫星传输。远程高精度多路医学动态解析转移及多点交互系统、远程静态医学图像交互式讨论系统、远程病理无缝缝合拼接及诊断数字技术系统病理工作站、远程手术指导系统、远程查房系统及其电子医院数码技术系统、远程高精度皮肤检查系统、体征检查内镜系统、远程医学影像阅片及讨论系统、及其远程培训及其教育系统。
实际上远程高精度医学图像的获得虚拟病理切片是利用电脑控制显微设备或者CCD镜头的上下运动，一张一张的通过面扫描自动采集放大后的图像，这种信号是计算机能够识别处理的数字信号，较以前的线扫描有了很大的提高，然后通过储存自动缝合拼结成一张信息完整的数字病理图片通过光纤发到服务器上或者其他计算机中，通过图象处理软件可以对图象进行编辑处理，这种能够虚拟观察的计算机可以被认为是虚拟显微镜，一个很大的图像通过软件的处理，可以压缩以后传到世界任何一个地方。
总体来说，数字病理切片技术应用显微图像数字化目前世界上和国内的应用上还停滞在局部图象扫描的数字化的水平上，就是通过显微镜或者摄象机或者数码相机中的CCD采集很多张或者上百张用来诊断病情或者做出分析并且复原出病理图象的照片，远程诊断和进行专家讨论，为专家提供了非常有用而真切的医学图像信息，使专家能够很快地浏览图片上的医学信息，非常方便而准确，节省了大量时间和资源，方便了医生和患者，它的推广给现代医学带来了观念性的技术变革。
（二）全自动数字病理切片扫描仪的应用实例分析
数字病理切片可以进行远程会诊和远程诊断病情，医院可以制作数字病理虚拟切片和一些病理资料通过软件进行查看和浏览，分析和判断并且得出病情的判断，医院可以收集病人会诊的病历资料进行局部的切片扫描，随意进行放大和压缩的进行观察也可以上传到服务器上，提供给大家查阅，对大病技术特别是肿瘤的病变有了很好的效果，也可以实现资源共享，完全达到病理资料的电子化、数字化、技术化。
四、高精度医学图像数字处理技术的发展展望
南非项目，西部为民工程，云南县县通工程，南方医院工程，协和医院，中山医院，瑞京医院的运用情况，印度运用情况，ata年会及其科技部国际培训班情况，人类的安康，天下的福址，解决了人民的看病难看病贵，医疗资源分布的严重不均。天正在使用的绝大多数远程医疗系统采用了两种不同技术类型。一种叫做存储和传输，用于将数字图像从一个地方传到另一个地方。数字图像在原始拍摄处传输到另一个地方，这是一种非实时的典型应用。美国未来学家阿尔文?托夫功多年以前曾经预言：“未来医疗活动中，医生将面对计算机，根据屏幕显示的从远方传来的病人的各种信息对病人进行诊断和治疗，”这种局面己经到来。
医学影像技术的区别篇6
关键词：医技服务 五优化一建设 三好一满意
大型仪器设备检查等候时间长，报告不及时，质量不稳定，医务人员服务意识薄弱等问题在各大医院普遍存在，有时严重影响医院相关医疗质量指标的完成，成为病人就医难的瓶颈。为解决上述问题，我院以创新为根本，在医技部门实施“五优化一建设”（环境、质量、效率、技术、能力的优化和医德医风建设）活动，多手段，多途径优化医技窗口服务，提升工作质量，提高病人满意度，实现医技检查综合服务三好一满意。
1.有效引导、精心布置，不断优化服务环境
优美的环境，完善的设施，醒目的标识能强化病人对医技检查部门的首因效应，也是消除病人焦虑、陌生感，引导病人用最短的时间完成各项检查的前提。
1.1完善标识系统，有效引导。我院是一所大型的综合性医院，占地面积270多亩，有12幢用于医疗的大楼，全院标识标牌3万多块，其中医技部门近3千块，起到了良好的指引作用。
1.2美化服务环境、完善便民措施。为给病人一个舒适的就诊环境，医院在门诊、医技大厅及两侧通道摆放了绿色植物，医技与门诊两楼的中央，一长方形的近50平方米的四季绿化庭院常年郁郁葱葱。各科室窗口在原有的纸杯，开水桶和数量充足的候诊椅的基础上，增添了自助贩卖机（咖啡、热饮等）、早餐供应点。候检大厅的墙上设置了专科简介宣传栏，大型设备性能功用介绍宣传板和检查注意事项；儿童医院的墙上还张贴了受病儿欢迎的招贴画，幼儿抽血台上铺设了保暖垫等。同时各科室设立了咨询服务窗，专人释疑解惑。
2.实施质量全方位联控，全面优化检查质量
提升医技检查质量是一项永恒的工作，实行内外联控和上中下联合督导促进了质量的进一步优化。
2.1加强质量内外联控，提高数据的可靠性、区分性，实现诊断的正确性、全面性。在质量内控方面，各科根据自身特点采取有效措施：影像中心严格执行双人核对和上级医师审签制度，并通过晨会读片和教学读片对疑难病例进行会诊。超声医学科面对单机单人操作和诊断的特殊性，引入了教学会诊系统，由主控机随时对相关连的B超机进行远程监控，对复杂图像进行在主任医师会诊下的读片和诊断。在质量外控方面，检验科参与了部级的室间质评；影像中心参与了省级影像质控。
2.2上中下联合督导，实现质量的持续改进。在质量督导方面除医务处、门诊部等职能部门定期对医技科室实行条线的质量考核和督导外，医院还专门成立了医技片区质量管理委员会，由委员会牵头开展片区内的经常性质量检查，特别是对诊断的正确率，检查报告的及时性，危急值报告制度的落实、检查报告单书写的规范性等进行检查，每月实行汇总和反馈整改，并对存在的问题进行考核扣分。各科室成立了由科主任为组长的质量管理小组，以晨会的形式对发现的问题进行科内的通报，分析查找原因，责人到人进行整改并举一反三进行教育规避。
3.以局部服务效率的最优化，解决服务瓶颈问题
3.1充分利用信息技术的优势，减少排队等候时间。医技各科窗口都设置了自动叫号系统、检验窗口还设置了自助刷卡排队系统、自助取报告机等。病人就诊付费完毕，凭就诊卡到相应的检查区的自助式刷卡机刷卡，即进入检查排队呼叫系统，呼叫系统就会显示相关检查信息，让患者对检查情况有很透明的了解。检查完毕，检验报告通过自助取报告机进行拿取，流程非常便利。为进一步减少病人排队等候时间，医院推出了“预存诊疗一次结算”服务。
3.2取消预约，提升大型检查的及时性。为充分发挥现有资源的作用，解决病人住院难的问题，医技各科室特别是影像中心实行大型仪器检查手术科室优先制度，取消预约。同时，充分发挥人力资源的作用，对工作时间进行调整，实行无节假日检查，并将早上检查时间提前到7：00，中午连班，夜门诊延时到22：30。确保了检查和报告的及时性，有效缩短了手术病人术前准备时间。
3.3个性化检查服务，体现科学性和人性化。超声科针对住院病人多，病种复杂，病情多样化等开展了定时检查服务。根据病种进行科学安排。如将空腹病人的检查特别是糖尿病等特殊病种检查进行优先安排，定时在早上7：00—9：00进行，对一些不需要空腹的病人或产科排畸检查等安排在上午9：00以后或下午进行，做到检查的个性化和有序性。同时，进行门诊、住院病人的分区域检查，避免了高峰拥挤现象。
4.引进先进设备，向前沿学科迈进，全力推进技术优化
医院引进了贝克曼全自动生化流水线，流式细胞仪，数字化平板血管造影系统，SpeCt，双源螺旋Ct，3.0t磁共振等高端仪器设备，将医技检查技术向分子细胞学、分子病理学、基因诊断技术，影像中心三维成像技术发展，极大地支撑了临床重大技术的开展和前沿科研的进行，同时推动医技各学科向纵深发展。近三年来，医技部门获得省市新技术引进奖17项，其中一等奖6项，二等奖9项。
5.全力提升科研能力，深化内涵，优化发展后劲
科技是第一生产力，科研能力是学专科发展的重要标志，也是行业内知名度的重要元素。医技部门引进数十名硕博研究生，在院、科两级科教委员会的组织和指导下，积极进行基础研究，参与临床运用研究，取得了丰硕成果。近两年获国家自然科学基金2项，国家青年自然基金1项，省自然基金1项。
6.加强医德医风建设，提升主动服务意识，拒绝红包回扣
6.1加强教育，树立规范。医院每年对员工进行“让优秀成为习惯，让出彩成为追求”的主题教育，医院核心价值观的培育，廉政文化的宣传与渗透，廉政廉医制度的完善，组织专题的反腐倡廉参观学习和警示教育；不断提升党员职工的思想境界和职业素质，净化、优化医德医风。
6.2建立机制，有效管理。开展党员“十不”承诺活动和进行“1+3”优秀党员责任区建设，优质服务党建项目化管理等，以机制管人，以典范引路，以各种活动促进党员干部和职工不断提升主动服务、亲情服务、温馨服务的意识。
成效：通过“五优化一建设”活动，医技检查人次以每年12%以上的速度增长，无医疗不良事件发生，病人投诉明显减少。影像中心、检验科通过江苏省重点临床专科评审。中心实验室被评为无锡市重点发展学科。无锡市影像质控中心、病理质控中心、超声质控组落脚我院。无党员职工违纪违规现象发生，无收受“红包”回扣现象，病人综合满意度达90%以上。
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医学影像技术的区别篇7
关键词：医学图像；伪彩色增强；流域分割；彩色变换方法
中图分类号：tp391文献标识码：B
文章编号：1004-373X(2008)22-118-03
applicationofpseudoColorprocessingtomedicalimageBasedonwatershedalgorithm
LiQuanyue,wanGFang
(JiangsuUniversityofScience&technology,Zhenjiang,212003,China)
abstract：presently,mostofthemedicalandindustrialimagesaregray-scaleimages.However，humanvisionislesssensitivetodifferencebetweengray-scalepixelsthanthatbetweencolorones.inordertoimproveresolutionoftheimages,accordingtocharacteristicsofhumanvision,themethodofgray-scale/colortransformandthemethodofimagesegmentationbasedonthewatershedalgorithmareusedtorealizetheaimofturninggray-scaleimagesintocolorones.inthispaper,3Dmedicalimagecolorenhancementbasedonwatershedalgorithmisrelized.theresultofexperimentshowstheadaptabilityofthisimageenhancementmethodespeciallyinthecaseofthatthegray-scalerangeofimageschange,andthismethodiscapableofshowingthetissuesororgansevidently.
Keywords：medicalimage；pseudocolorenhancement；watershedalgorithm;colortransformmethod
1引言
医学图像绝大多数是灰度图像，如X线、Ct，mRi，B超图像等。对观察者来说，人眼只能辨别一幅图像中的4～5b灰度级，却能辨别近千种的彩色［1］。为发挥人眼对彩色的分辨能力，往往用各种不同的颜色代表图像的不同灰度，变灰度图像为彩色图像，从而使观察者能从图像中取得更多的信息［2］。流域分割方法是近年来发展起来的基于数学形态学的一种十分有效的图像分割技术，它基本上克服了传统的图像分割方法的缺点。
2DiCom医学图像的窗口变换显示法
2.1医学图像文件的基本格式
DiCom是用于医学图像和通信的国际标准。其数据结构采用数据元素的存储方式，每个数据元素均由标签、值的类型、值域的长度和值域4个基本单元组成。其中，“标签”作为数据元素的标识符惟一定义数据元素的物理意义；“值的类型”是取决于DiCom语义的可选项，它描述了数据元素值域的数据类型；“值域的长度”定义了“值域”的字节数；“值域”则含有该数据元素的值［3］。
2.2DiCom医学图像的显示方法
由于在通用计算机中不能直接支持DiCom医学图像的显示，因此需将DiCom文件转换为其他计算机所支持的文件格式，如设备无关位图（DiB）。
2.2.1DiB位图
DiB位图是计算机中普遍应用的位图文件格式,包括:位图文件头、位图信息头、颜色表、图像数据。位图文件头说明了文件的组成信息；位图信息头说明了图像数据的基本信息；颜色表则描述了图像显示的色彩信息。
在内存中，只需要位图信息头、颜色表和图像数据即可以显示位图，因此在将DiCom医学图像转换为DiB位图时，只需要根据DiCom文件的相关数据元素完成上述的数据结构和图像数据的转换。
2.2.2图像数据的窗口变换
由于医学图像数据动态范围大（像素深度通常不低于4096灰度级），因此，一般显示器很难提供如此高的动态范围一次显示整幅图像的全部信息细节。为了逼真地显示出医学图像的全部信息，可以采用图像数据窗口变换的方法［4］。通过限定一个数据观察窗口，将窗口区域的图像数据线性地转换到显示器的最大显示范围内，高于或低于窗口上下限的图像数据则分别设置为最亮或最暗的显示值。这样通过动态地调节窗口的窗宽（图像数据的显示范围）与窗位（显示的图像数据的中心值），可以依次观察到医学图像的全部信息细节。式（1）为窗口变换图像数据与显示值的关系，其中V为图像数据；G为显示器显示值；gm为显示器的最大显示值。
G(V)=0，V
gmw(V+w2－c),c－we≤V≤c+w2
gm,V>c+w/2
3流域算法的基本原理
3.1流域变换的基本思想
流域分割算法可以归属于基于区域的分割方法［5］，该方法的直观思想来源于地形学。把灰度图像看成是一个地形地貌，像素的灰度值就是相应点的高度。在极小值处打一个洞，水从这些洞中不断均匀溢出，水面不断连续上升，当不同区域的水逐渐升高至将要汇合时，建立一道堤坝防止水最终汇合，当水面到达地形最高峰时，该过程结束，同时只有高出水面部分的堤坝可以看见，这些可见的堤坝即为对应的流域分界线。
3.2流域变换的基本原理
（1）测地距离dX(x,y)是以x，y为端点，包含在X中的最短距离［6］。如图1所示。
图1测地距离
（2）测地影响区ZX(Yi)，假设Y为X中的一个集合，它由多个连通子集组成，记为Y1,Y2,…,Yk，连通成分Yi的测地影响区ZX(Yi)，由X中距Yi的测地距离比距Y的其他连通成分距离都要小的所有点集组成，即：
ZX(Yi)={p∈X,j∈［i,k］,j≠i,
dX(p,Yi)
式中，k为Y中连通成分的个数。
（3）测地影响区骨架（SKiZ）在X中不属于任何一个Y的测地影响区的点集，构成影响区骨架［7］(见图2)，即：
SX=X\∪ki=1ZX(Yi)
（4）形态学梯度：g(f)=(fB)－(fB)，即用结构元素B对f进行膨胀和腐蚀之差。
相对于极小区域，图像中有3种空间点：
（1）属于极小区域的点；
（2）将1个水珠放在梯度图像的该点处，它必定滚入某一极小区域的点；
（3）水珠在该点滚入1个以上的极小区域可能性相同的点。
对于一个给定的极小区域，水珠会滚入该区域的所有点的集合，称为该极小区域的集水域。所有符合（3）的点组成的曲线称为分水岭或流域分界线，可以想象，物体真实边缘正是一条流域分界线，如图3所示。
图2测地影响区及SKiZ
图3极小值和流域分界线
4医学图像的伪彩色增强方法
图像增强是图像处理中的一项任务，目的是有选择性地突出图像中主要的、所感兴趣的有用信息，压制、降低次要信息或干扰。彩色增强是一种常用的图像增强方法，分为假彩色增强和伪彩色增强。将一幅彩色图像映射为另一幅彩色图像的增强方法称为假彩色增强，而将一幅灰度图像映射为一幅彩色图像的增强方式称为伪彩色增强。
4.1伪彩色增强的基本思想
图像彩色增强旨在提高图像分辨率，而颜色类别和对比度是影响视觉分辨率的2个主要因素。主观亮度与客观亮度之间存在对数关系(weber-Fechner定律)［8］，根据韦伯-费赫涅尔定律，视觉相对对比度CV可以表示为：CV=S－S0S0=K(lgB－lgB0)KlgB0+K0，式中：B和B0分别为对象的客观亮度和背景的客观亮度；S和S0分别为对象的主观亮度与背景的主观亮度。因此，通过增加对比度提高视觉分辨率是有限的，而且计算机数字图像只有256个灰度级。尽管人眼对各种彩色的分辨能力要比对黑白的分辨能力低，但是人眼对灰度微弱递变的分辨能力远比颜色变化低。人眼对灰度的分辨率是几十个灰度级，而对彩色的分辨率可达近千个［9］。所以增加颜色类别是提高人眼对图像视觉分辨率的一条有效途径。
4.2灰度级-彩色变换
通过构造传递函数iR(x，y)，iG(x，y)和iB(x，y)建立RGB三基色与灰度级g(x，y)之间的映射关系，然后再合成为伪彩色图像，从而达到彩色增强的目的。这一过程可以用图4表示。由于伪彩色图像的合成需要对图像数据重新编码，而灰度级-彩色变换传递函数iR(x，y)，iG(x，y)和iB(x，y)又是图像编码的依据。传递函数不同，编码方法也不一样，本文采用了彩虹码和热金属码2种编码方法［10］。
图4灰度级-彩色变换流程图
5基于分割的医学图像伪彩色处理方法
基于分割的医学图像伪彩色处理的步骤是：首先利用流域分割技术将灰度医学图像分割为不同的区域（分为目标器官图和背景组织图），再对目标器官灰度采用编码a方法的伪彩色处理，而对背景组织灰度图采用编码B方法的伪彩色处理，最后在将两幅彩色图像融合在一起显示，流程如图（5）所示。经过基于分割的伪彩色处理可使图像不同区域的颜色具有显著区分，并且可以同时显示出目标器官和背景组织，达到了不失图像的整体效果的目的。
图5基于分割的医学图像伪彩色处理流程图
6实验结果与分析
图6对兔子头部冠断面二维图像处理前后的对比图；图7对兔子头部三维图像处理前后对比图。两幅彩色图片中绿色部分均是兔子的脑部组织（目标器官图）。
当采用一种伪彩色编码时，只能针对特定灰度范围的图像具有较好的处理效果。当图像灰度范围变化较大时就必须改变伪彩色编码，才能达到较好的处理效果，即伪彩色编码具有对图像灰度范围变化适应性差的缺点。简单图像分割的缺点是，当同时显示目标器官图和背景组织图时，分界线不明显；而当目标器官图与背景组织图各自显示时又破坏了图像的整体效果。在分割的基础之上，再对医学图像文件进行分区域的伪彩色处理，将分割技术与伪彩色处理结合起来，充分发挥了二者的优点，在不破坏图像整体信息特性的同时，突出显示不同区域的图像特征，并且克服了简单伪彩色处理适应性差的缺点。
图6对二维图像处理前后
图7对三维图像处理前后
7结语
基于分割技术的伪彩色增强处理,能明显提高病灶区域图像可分辨性。通过以上方法,在临床诊断中,可以有目的地检查,缩小检查范围,从而减少读图工作量,达到降低漏诊率和误诊率的目的。将对医学图像的分割技术与对医学图像文件进行伪彩色处理有机地结合在一起应用，充分发挥出两种不同图像增强技术的优点。
参考文献
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作者简介李全越男，1982年出生，满族，河北秦皇岛人，现为江苏科技大学电子信息学院硕士研究生。主要研究方向为三维图像处理。
医学影像技术的区别篇8
自伦琴1895年发现X线后,在医学上X线被用于人体检查,诊断疾病,逐步形成了放射学。20世纪以来医学成像技术经历了一个从静态到动态、从形态到功能、从平面到立体的发展过程,尤其在计算机技术高度发达之后,出现了计算机断层成像(Ct)、数字减影血管造影(DSa)、单光子发射断层成像(SpeCt)、磁共振成像(mRi)、数字荧光造影(DF)、正电子发射断层成像(pet)等多种成像模式的医学图像,使人体内部的结构、功能等多方面的状况通过影像反映出来,从而更加直观地提供了人体解剖、生理及病理等信息。为了丰富和突出影像的有用信息,在成像之后,计算图像处理技术被广泛应用,包括将医学图像数字化、去除噪声、恢复图像失真,增强图像对比度、自动分割目标、断层图像的三维重建、定量分析等处理手段[1,2]。但是,由于各种成像设备所特有成像原理各不相同,与各种成像相关的信息内容也各有侧重。如Ct、mRi图像主要反映解剖形态结构;核影像对人体功能状态非常敏感,等等。单独用某种模式的图像进行诊疗,即使经过计算机处理,也不能反映全面情况,只能得到定性的,或在一定条件范围内的定量分析。近年来,随着图像处理技术在医学领域的进一步应用,一种新的信息处理技术——医学图像融合开始受到足够重视[3～8]。它是将多种成像模式(一般为两种)的图像结合起来。利用各自的优点,在一幅图像上同时表达来自人体多方面的信息,如融合mRi与pet的胸腹图像,可提高对肿瘤的诊断、定级、定位和定量分析,为放射计划治疗提供依据;又如利用腕骨的Ct和mRi融合图像可辅助骨折正位。通过医学图像融合,有效地丰富了图像信息,提高了诊断和治疗的可靠程度。国外已有大量报道这方面的研究、实验成果,并开始用于临床。本文综述了多模式医学图像融合中的有关图像处理技术,着重介绍了图像配准技术,并例举了医学图像融合在医学诊断、治疗等方面的应用。
2医学成像技术
医学成像技术是一个综合多种学科成果与先进技术的综合性,实用性学科领域。包括X射线、超声、Ct、mRi、核医学图像(SpeCt、pet)、红外线图像、数字减影、荧光造影等多种成像方式。各种模式的医学图像从视觉角度为医生及研究人员提供了丰富、直观、定性及定量的人体生理信息,成为诊断各种疾病的重要技术手段。由于不同模式的设备对人体内大到组织小到分子原子有不同的灵敏度和分辨率,因而有它们各自的适用范围和局限性。Ct是利用X射线提供的原始信息进行从一维到二维的图像重建,可以对人体作多层横断面扫描。Ct具有较强的空间分辨率(3mm)和几何特性,对人体软组织对比度较低,对骨骼反映清晰。mRi利用人体组织中氢质子在磁场消失后驰豫时间差成像。可得到多种角度、方位的断层图像,空间分辨率小于3mm,可清晰反映软组织、器官、血管等的解剖结构,但对钙化点不敏感,且受到磁干扰会发生几何失真。SpeCt、pet是以放射性核素及其标记物在脏器中的浓度差为基础的显像方法,能得到人体任意角度断层面的放射性浓度分布。可反映组织、器官的代谢水平、血流状况,对肿瘤病变呈现“热点”。pet尤其适于对神经系统功能的研究。但图像的分辨率很差(SpeCt约10mm,eCt约6mm),难以得到精确的解剖结构和立体定位,也不易分辨组织、器官的边界。DSa是一种投影图像,由注入造影剂前后的X光投影图相减而得到。可清晰反映人体心、脑血管分布情况,对诊断各种动静脉畸形、血管瘤等有重要价值。但它不能显示周围结构以及病灶的空间位置。各种模式的医学图像从不同角度反映人体信息,单独从某一种图像中无法得到全面的诊断信息。而多种图像又必须借助医生的空间构想和推测去综合判定他们所要的信息,其准确性受到主观影响,更主要的是一些信息将可能被忽视。医学图像融合技术以计算机图像处理方法代替了医生的人工综合方式,可以提高诊断效率和可靠性,并精确指导神经外科手术及放射治疗等。
3融合和配准技术
医学图像融合一般指两种图像模式的图像取长补短,结合成一幅图。如Ct-mRi,Ct-SpeCt,mRi-pet、mRi-DSa等。目前国外已有大量研究报道,因研究对象,研究目的不同,融合的方法也多种多样,归纳起来,主要按以下步骤进行:(1)预处理。对获取的两种图像数据进行去噪,增强等处理。统一两种数据格式,图像大小和分辨率。对序列断层图像做三维重建和显示。根据目标特点建立数学模型。(2)分割目标和选择配准特征点。在二维或三维情况下,对目标物或兴趣区进行分割。选取的特点应是同一物理标记点在两个图像上的对应点,该物理标记可以是人工标记,也可以是人体解剖特征点。(3)利用特征点对进行图像配准。可视作两个数据集间的线性或非线性变换,使变换后的两个数集的误差达到某种准则的最小值。(4)配准后的两种模式的图像在同一坐标系下将各自的有用信息融合表达成二维或三维的图像。(5)从融合图像中提取和测量医学特征参数,定性、定量分析,做出病情诊断或指导外科手术及放射治疗计划。在完成上述图像融合的过程中,涉及到许多具体的技术,尤其集中于计算机自动处理方面。下面就几个主要技术加以总结。
3.1图像分割和特征点选取
图像配准的精度取决于特征点的选取。以大脑的图像融合为例,在早期的研究中[3,4],采用戴含界标的头套或将病人头部固定于立体定位架中,经两种成像可得到共同的参照坐标系,这一方法显然操作不便,也使病人痛苦,不太实用。后来,人们将头(脑)的外轮廓及内部一些解剖特征点作为标记,实现无架匹配[5～8]。这些特征点应具有空间不变性,还要求同时存在于两种图像中,并且在自动提取算法中易于识别。除脑之外,其它部位或兴趣区(Roi、Voi)的融合也选取了诸如外标记架、橡胶绑带、标记钉、体内解剖特征点(血管分支点,器官边界、血管壁等)。为准确、自动提取标记点,需对图像作精确分割。如分割出头皮、颅骨、灰白质等,并剔除非脑软组织。ardekani等[9]提出了全自动的脑mRi图像分割方法,首先用梯度算子提取脑轮廓;第二步用K-均值算法将脑内部聚类成4个不同类;最后,利用多个特征参数-灰度、边界分维数、平均深度、对称性等,得到多个兴趣区的边界,与原图像叠加,即可显出脑内部主要区域及脑轮廓。其它一些分割方法诸如用数学形态算子[10]、边缘提取方法[11],以及人工交互式分割[12]都可有效分割目标。
3.2配准技术
人体同一解剖位置经不同的图像设备得到的图像会在图像分辨率、大小、几何形状、扫描角度、断层间距等方面不一致。配准就是将这两种图像统一到共同的空间坐标系中,保持两图像中对应位置的一致性。从数学模型上表达,配准可描述为求解从一个数据集到另一个数据集的映射变换,经过变换后的两个图像集将达到最优匹配,即它们之间的误差距离(有多种定义)最小。
3.2.1基于多项式配准方法对于有架或外部界标的配准,从参照系中的对应点可直接求得变换函数。一般为多项式线性函数,可简单表示为:x′1=a*1x1+b*1y1+c1y′1=a*2x1+b*2y1+c2其中:a1,a2,b1,b2,c1,c2为多项式系数,(x1,y1)点经变换后为(x′1,y′1)。要使对应点(x1,y1)和(x2,y2)相匹配,需满足误差e=(x′1-x2)2+(y′1-y2)2最小。据此匹配条件,利用多个特征点数据可求取多项式各系数。于是,就可变换整幅图像数据,完成配准过程。
3.2.2基于主轴和表面的配准方法在无架配准方法中,基于脑解剖特征的主轴法比较成熟[13]。该方法以目标体(近似柱体或椭圆体)的中心点及三个正交主轴为匹配基准,通过旋转、移位变换使两个目标相对应。另一种无架自动配准方法是三维表面匹配算法,在许多融合处理中被采用[6,16,18]。如图1是脑Ct和mRi图像的表面匹配示意。先将多层扫描的Ct提取头外表面轮廓,如图中连续闭合曲线,形成“头”表面;再将mRi特征点覆于“头”上,称“帽子”。开始“头”与“帽”不相配,经过一个可迭代运算的非线性变换,使“帽子”各点到“头”质心的均方根距离趋于最小,最终实现两者匹配。Rusinek等[14]对主轴法和表面匹配法作了详细的比较。两种方法都会因提取脑轮廓所造成的畸变而影响精度;主轴法还对扫描不完全的程度敏感;表面匹配法无需人为监督,自动化程度高,配准精度高,只是运算较复杂,处理时间长。从实际应用角度看,文中认为表面匹配法优于主轴法。
3.2.3其它配准方法van.denelsen等[11]在配准Ct、mRi和SpeCt图像时,除提取脑外表面轮廓特征,还用多尺度Gaussian算子提取脑内部几何特征,在多尺度空间进行匹配。meltzer等[15]先将脑mRi图的内部分割成几个兴趣区(Roi),再分别以各Roi为模板自动配准到pet图对应的区域。腹部脏器(或肿瘤)的图像配准不如脑部精确,一般配准误差约6mm～2cm,因为在成像过程中可能发生局部位移、形变。parsai[8]和wahl等[16]在研究中还需依靠外部基准标记架或橡胶绑带,并适当选用少量内部特征点。wahl所用方法是基于一种仿射变换几何模型。pietrzyk等[17]对全自动配准方法进行分析后,认为自动配准方法需假设对象为刚体并要选取有效特征点对,因而仅限于脑、脊髓等组织,也仅限于几种图像模式的融合。他们提出了人工交互式配准方法。该方法利用可视化交互式图形软件包对两种图像进行编辑、旋转、对准、排列,可达到很高配准精度,并符合医学理解。此方法适应多种模式配准,并用于人体多个部位:脑、胸、腹、骨等组织。
3.2.4配准方法验证用于控制配准优化过程的准则主要有:对应特征点或表面的误差均方(平方)和最小;Roi中心——中心距离最小;或定义代价函数,使函数趋于某极限,等等。为了评价无架配准方法的有效性,在研究中多以含外部标记的模型或有架配准结果作为依据,进行比较分析,并以实际病人数据进行验证[18]。
3.3数据融合和显示
对于两个配准后的图像显示,要以数据融合为目的,即要将两种图像模式的特点同时表现出来,突出最能反映生理、病理变化的形态和功能信息。尽量避免覆盖、遮挡。一般可采用多种图形显示方法[6,8,16,17],如给不同区域定义多个灰度或彩色,或用不同纹理区别显示等。关于断层图像的三维显示已有成熟的方法,主要有表面显示,体显示和剖面显示等方式。Stokking等[19]以灰度显示脑三维表面结构(mRi),将放射性分布信息(SpeCt)以彩色方式叠加于表面,并以色彩浓淡表示浓度,再用这种融合显示方式同时显示多个深度(5mm,10mm,15mm)的脑三维表面,给医生很直观的诊断信息。
3.4其它相关技术
paCS即医学文档和通讯系统是支持图像融合的重要平台和环境[20]。该系统将医院的各种成像设备联成网络,以数字方式存贮、管理和处理多种影像资料,有利于数据共享,远程诊疗和计算机图像分析,图像融合等技术的实现。要实现paCS,需解决:各种图像数据的获取;图像存储协议;多级网络建立等问题。其中,要求对图像进行高压缩比的不失真压缩处理,以提高传输效率,如何实现这种高效算法引起许多研究人员的浓厚兴趣,除了对传统压缩方法进行改造,基于知识的、基于神经网络的、基于小波分解的或分形编码的一些新方法,正在深入探讨和实验中。适当的成像方法和显影剂的选择也直接影响图像的融合和配准。例如,立体定位架的设计,外标记的位置安排,不同扫描方式的角度、层间隔的统一等成像技术细节都是很值得研究的。
4医学图像融合的应用
医学图像融合的临床应用多种多样。主要集中于大脑的诊断和手术治疗,以及脏器肿瘤的诊断、定位等。在大脑的图像融合应用中,Hill等[5]融合Ct和mRi图像,建立了大脑的三维坐标系统,可辅助脑定位治疗,定位精确度高于单独从一个图中的定位。pelizzari等[6]对癫痫病人的mRi、pet图像处理后,可观察到病人的脑外伤、炎症、硬化症等的变化,还可看到手术及麻醉前后的区别。在Grzeszezuk的研究中[21],通过Ct、mRi融合图,可辅助脑电极植入指定位置,并根据立体分布的电极的记录分析,与相应的pet图相对应,可更全面了解手术前脑的活动情况,提高了手术计划的可靠性。在胸腹部图像融合应用中,wahl[16]将mRi融合到三维pet代谢图中,显示代谢与解剖信息,对10个内脏肿瘤患者的实验中,以不同色彩显示腹部各区域的三维图像。Kramer[22]以融合技术确定放射线标记的单克隆抗体聚积(SpeCt图)的解剖结构(Ct图),可对术前及治疗中的肿瘤进行精确分级和定位,其实验对象为8例可疑直肠癌。Birn-baum[23]在融合配准过程中,不借助外部界标,而在Roi中以肝轮廓、脾尖、动静脉管壁等为内部标记,进行mRi-SpeCt及Ct-SpeCt的匹配,通过对多例病人的实际处理,可诊断小到1cm的肝血管瘤,证明该技术比单独从SpeCt中估计肝血管损伤更有效。
医学影像技术的区别篇9
[关键词]预饱和技术；表面线圈；低场磁共振
随着低场磁共振在县级医院的普及，因技术原因或设备原因导致的图像较差问题经常碰到，比如最常见的伪影问题，本文所探讨的就是其中的一个方面。
1资料与方法
搜集自2008年至2011年在我院就诊并应用表面线圈进行扫描的病人48例，其中男性28例，女性20例，年龄最大80岁，最小23岁。
采用Ge公司的低场机型SignaContour0.5t，在常规扫描的基础上全部加做一个方位的应用了预饱和技术的序列，这个方位根据扫描部位不同选择不同方向的预饱和，力求使显示部位得到更好的显示，并将此序列与其对应的常规扫描序列的影像资料由三位放射科医师对比分析，对两种序列做出对比分析，两者的扫描参数相一致，唯一的区别就是应用了预饱和技术的序列扫描运行扫描层数减少。
2结果
应用了预饱和技术的序列比常规扫描序列在伪影和图像信噪比方面都有明显改善，特别是呼吸伪影和流动伪影，都得到很好的抑制，从而图像质量得到很大的提高，在给诊断方面提供了更好的依据。
3讨论
预饱和技术常用于抑制流动血液信号，使其呈现黑色低信号[1]，它是使用额外的RF脉冲在预定区域内饱和全部组织的磁化矢量，使该区组织在mR图像上呈黑色低信号，根据这一特性，我们常常会用预饱和带来抑制一些呼吸伪影。在低场磁共振，有些医院对线圈的选购会考虑经济投入问题，而用表面线圈来扫描较多部位，比如用腹部包绕线圈来扫描脊柱，这样的情况下，在显示出脊柱的同时，也把腹部的组织结构显示在内，包括腹部血管和呼吸运动伪影等等，从而加重了脊柱区的伪影。表面线圈的原理就是越接近线圈的部位图像质量更好，远离线圈的部位要差[2]，这个时候我们就可以利用预饱和技术来预先把脊柱前方的腹部组织和流动、呼吸伪影先去除，使脊柱区的图像质量得到很大提高，消除了伪影对脊柱的干扰，效果很明显，同时对于扫描时间来说，没有变化，只是扫描层数有所减少，对于日常工作来说，影响不大。
从运动伪影的产生的原因来看，一方面是因为成像速度慢，另外一方面是因为人体内的各种运动。针对以上的原因，我们可以采取相应的对策，预饱和技术就是其中一种[3]。对于低场磁共振来说，这是一种行之有效的方法。这个方法的缺点就是会使扫描时间更慢或扫描层数减少，我们可以根据扫描部位来相应调整。
在一个低场的场强下，扫描速度比慢，而选购的线圈有限的情况下，在应用表面线圈扫描一些伪影比较重的部位，我们可以利用预饱和技术来提高图像的信噪比。
以上图片都同为一个病人，1a和1b为常规扫描序列，伪影较重，2a和2b为应用了预饱和技术的序列，伪影和图像信噪比明显提高。
参考文献：
[1]彭振军，主编.医用磁共振成像技术.湖北科学技术出版社，1977，55.
医学影像技术的区别篇10
【摘要】：影像物理学是各种影像检查技术的基础学科，是现代医学影像技术、肿瘤放射治疗学和核医学的基础。本文介绍了影像物理学的发展情况，阐述了影像物理学在四大医学影像中的应用．影像物理学知识解决了放射医学和核医学所涉及的物理问题，为提高临床工作水平奠定基础。
【关键词】：影像物理学；声学；核磁共振；放射性核素
物理学的很多新理论都为医学影像检查技术带来了革新，X射线、激光、电子显微镜、核磁共振等技术为医学研究及临床应用提供了新的方法和手段，对现代生命科学的发展作出了突出的贡献．借助于某种能量与生物体的相互作用，提取生物体内组织或器官的形态、结构以及某些生理功能的信息，为生物组织研究和临床诊断提供影像信息。
20世纪中叶，一批物理学工作者进入医学领域，从事肿瘤放射治疗及医学影像的研究．并于1958年成立了美国医学物理学家协会，1963年成立了国际医学物理学组织．并将具有定量特征的物理学思想和技术引入到临床的诊断和治疗中．物理学与医学的结合不仅促进了医学的发展，也对物理学的发展起了推动作用．
1声学的应用
超声成像90年代以来，由于数字化处理的引入，高性能微电子器件及超声换能器的出现，以及各种图像处理技术的应用，超声成像的新技术、新设备层出不穷。超声不但能显示组织器官病变的解剖学改变，同时还可应用Dopper技术检查血流量、血流方向，从而辨别器官的病理生理受损性质与程度。超声诊断采用实时动态灰阶成像，在掌握正确剂量的前提下，可连续对器官的运动和功能实施动态观察，而不会产生像X射线成像那样的累积效应及危险的电离损害。由于超声诊断具有无损伤性、检查方便、诊断快速准确、价格便宜、适用范围广泛等优点，得以在临床中迅速推广。超声波成像的物理基础是超声医学的基础，超声成像是利用超声波遇到介质的不均匀界面时能发生发射的特性，根据检测到的回波信号的幅度、时问、频率、相位等，得到体内组织结构、血液流速等信息．
2光学的应用X射线成像
X线实际上是一种波长极短、能量很大的电磁波。医学上应用的X线波长约在0.001--0.1nm之间。X射线穿透物质的能力与射线光子的能量有关，X线的波长越短，光子的能量越大，穿透力越强。X显得穿透力也与物质密度有关，密度大的物质对X线的吸收多，透过少；密度小则吸收少，透过多。利用差别吸收这种性质可以把密度不同的骨骼与肌肉、脂肪等软组织区分开来，者正是X线透视和摄影的物理基础。X射线成像包括X射线透视和摄影、X射线计算机体层成像．X射线计算机体层成像是以测定人体内的衰减系数为基础，采用一定的数学方法，经计算机处理，重新建立断层图像的现代医学成像技术［1］．X射线的几种特殊检查技术，分别是X射线的造影技术、X射线的断层摄影、数字减影．
3电磁学的应用磁共振成像
mRi成像的先决条件mRi成像的先决条件是被成像样品中的原子核必须具有磁性,而这种磁性源于原子核本身的自旋运动.因此,对原子核等微观粒子的自旋属性进行的深入研究是量子力学取得的重要成果之一,客观上也是mRi得以产生的知识前提.磁共振成像利用了人体内水分子中的氢核在外磁场中产生核磁共振的原理．由于人体不同的正常组织、器官以及同一组织、器官的不同病理阶段氢核的弛豫时间有显著不同，利用梯度磁场进行层面选择和空间编码就可以获得以氢核的密度、纵向弛豫时间、横向弛豫时间作为成像参数的体内各断层的结构图像．近年来产生很多新的成像序列和技术方法．如扩散加权成像是通过测量人脑中水分子扩散的特性来反映组织的生化特性及组织结构的改变，在临床上可用于急性脑梗塞的早期诊断［2］．螺旋浆扫描技术，明显消除患者因运动或金属异物造成的伪影,可生成高分辨率、无伪影、具有临床诊断意义的理想图像。
4原子核物理学的应用放射性核素成像
放射性核素成像的物理基础放射性核素具有放射性，利用放射性核素作踪剂，结合药物在脏器选择性的聚集和参与生理、生化功能，达到诊断疾病的目的。检察方法有4种：扫描机、照相机、单光子发射计算机体层和正电子发射计算机体层(pet).核素检查中产生的正电子只能存在极短的时间，当它被物质阻止而失去动能时，将和物质中的电子结合而转化成光子，即正负电子对湮没．转变为两个能量为0．551meV的光子，并反冲发出．放射性核素在正常组织和病变组织分布不同，产生的光子强弱也有不同，pet成像技术通过探测光子对的差别形成影像．
5结语
影像物理学在影像检查技术中的意义非常重要，对影像检查技术的发展影像深远，随着影像物理学的不断发展，新的影像技术不断出现，必将对疾病的诊断总出更大的贡献。
参考文献