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醫學圖像處理論文:醫學圖像處理教學經驗分析

1結合學科專業特點精選教學內容

我們開設的《醫學圖像處理》課程是以《數字圖像處理》為基礎，結合醫學院校的特點和教學要求進行課程設計J?！夺t學圖像處理》作為一門醫科院校的工科課程，有其自身的優勢和劣勢。優勢在于醫科院校有大量的醫學圖像資源及相關科研項目，便于根據臨床和科研實際要求，進行動手操作，通過理論聯系實際的方式增加學員學習熱情。劣勢在于醫科院校相關工科課程開設不足，學員基礎理論知識存在脫節的現象，不夠扎實牢固，在聽課過程中遇到困難后容易失去學習興趣，從而導致不能很好地掌握相關知識。另外，由于醫學圖像處理技術涉及面很廣、學習內容繁多，要求學員在短時間內掌握醫學圖像處理具有一定難度。對于實驗技術專業的學員，我們要求學員通過對本課程的學習能夠掌握醫學數字圖像處理的基本概念、方法及原理，重點講解圖像的運算、圖像灰度變換、直方圖處理、圖像的空域增強及頻域增強等內容；對于生物醫學工程專業的學員則適當增加課程難度，重點講授醫學圖像增強、醫學圖像分割、醫學圖像配準等知識，并適當增加圖像復原、圖像壓縮編碼、形態學處理等內容。

2教學案例充分利用多媒體教學優勢

通過具體的醫學圖像實例進行直觀生動的課堂演示，可以提高學員的學習興趣，讓學員積極參與到教學過程中來，成為教學中的主體。比如講解圖像灰度變換時以CT開窗技術為實例，講解圖像代數運算時以數字減影、精子細胞活動度檢測等為實例。教學案例的選擇要結合實際，除了讓學員掌握理論外，還要讓他們知道學到的知識可以用到什么方面、怎么用。圖像處理課程涉及面廣、跨度大、內容多，且具有較強的工程性，因此在教與學上都存在一定難度。由于圖像處理課程的實例較多，可演示性好，因此可充分利用多媒體技術來進行教學。多媒體教學具有圖文并茂、知識密集、動態顯示等優點，能向學員傳輸大量的信息J。在醫學圖像處理課程中講述的算法較多，但這些算法最終都要在計算機上實現，并且圖像處理算法中的參數選擇不同，處理的效果也不同，因此圖像處理課程教學不能脫離計算機。通過引入Matlab、Photoshop等軟件講述算法流程、算法的具體實現及處理結果。

3注重實踐教學培養學員的動手能力

醫學圖像處理課程要特別注重實踐環節，要科學合理地安排實驗內容、實驗時間與實驗工具。實驗內容的選擇要與課堂上講授的理論知識緊密相連，以加深學員對理論的理解。為了使學員在學習醫學圖像處理基本原理的同時盡快掌握典型算法，我們要求學員采用Matlab語言進行編程。因為Matlab只有一種數據類型，一種標準的輸入輸出語句，不用指針、不需編譯，還具有強大而簡易的繪圖功能。利用Matlab圖像處理工具箱在數學運算和算法驗證上的優勢，結合教學實際，使學員在學習和實踐中充分體驗醫學圖像處理的內涵和魅力。我們根據教學大綱的要求，從實驗學時數(20個學時)出發，設計了一系列的實驗，這些實驗由易到難，同時兼顧了學員理解醫學圖像處理基本概念和自己動手設計算法的要求。實驗包括圖像的直方圖均衡、圖像的基本灰度變換、采用求和取平均的辦法對噪聲圖像進行增強、空域平滑濾波器、空間銳化濾波器、圖像的頻率域濾波(低通、高通、同態濾波)等，基本覆蓋了教學大綱的內容?？傊?，醫學圖像處理技術在課程體系的設計上，緊緊抓住理論與實踐并重的原則，在課程教學中注重教學內容的可實踐性及學員的參與性，盡量體現教與學的趣味性。實踐證明，這種教學方法可以有效提高學員各方面的素質，有助于生物醫學工程等專業學員更好地掌握醫學圖像處理的基礎理論和基本技能，從而培養出高素質的復合型人才。

醫學圖像處理論文:醫學圖像處理技術分析

1醫學圖像處理技術

醫學圖像處理技術包括很多方面，本文主要介紹分析圖像分割、圖像配準和融合以及偽彩色處理技術和紋理分析在醫學領域的應用和發展。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。目前針對各種具體問題已經提出了許多不同的圖像分割算法,對圖像分割的效果也有很好的分析結論。但是由于圖像分割問題所面向領域的特殊性，至盡尚未得到圓滿的、具有普適性的解決方法[2]。

圖像分割技術發展至今，已在灰度閾值分割法、邊緣檢測分割法、區域跟蹤分割法的基礎上結合特定的理論工具有了更進一步的發展。比如基于三維可視化系統結合FastMarching算法和Watershed變換的醫學圖像分割方法,能得到快速、的分割結果[3]。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，從而提高醫生診斷的性和科學性[4]。

如何使多次成像或多種成像設備的信息得到綜合利用，彌補信息不完整、部分信息不或不確定引起的缺陷，使臨床的診斷治療、放療定位、計劃設計、外科手術和療效評估更，已成為醫學圖像處理急需解決的重要課題。醫學圖像配準是通過尋找某種空間變換，使兩幅圖像的對應點達到空間位置和解剖結構上的一致。要求配準的結構能使兩幅圖像上所有的解剖點，或至少是所有具有診斷意義以及手術區域的點都達到匹配[5]。目前醫學圖像配準方法有基于外部特征的圖像配準(有框架)和基于圖像內部特征的圖像配準(無框架)兩種方法。后者由于其無創性和可回溯性，已成為配準算法的研究中心?；诨バ畔⒌膹椥孕巫兡Ｐ鸵仓饾u成為研究熱點。

互信息是統計兩個隨機變量相關性的測度，以互信息作為兩幅圖像相似性測度進行配準基于如下原理：當兩幅基于共同的解剖結構的圖像達到配準時，它們對應的圖像特征的互信息應為較大[6]。圖像配準是圖像融合的前提，是公認難度較大的圖像處理技術，也是決定醫學圖像融合技術發展的關鍵技術。近年來國外在圖像配準方面研究很多，如幾何矩的配準、利用圖像的相關系數、樣條插值等多項式變換對圖像進行配準。國內研究人員也提出了一些相應的算法：對于兩幅圖像共同來估計其正反變換的一種新的圖像配準方法，稱為一致圖像配準方法；采用金字塔式分割，進行多柵格和多分辨率的圖像配準，稱為金字塔式多層次圖像配準方法；為了提高CT、MRI、PET多模態醫學圖像的三維配準、融合的精度，還可以采用基于互信息的方法[7]。

在圖像配準方面，在努力提高配準精度的同時，目前提出的多種方法都盡量避免人工介入，力求整個過程自動化，其結果導致實現算法的過程復雜而耗費時間，文獻[5]已進行研究，試圖實現基于人機交互的快速圖像配準策略,同時根據圖像的不同成像模式選擇合適的配準測度也十分重要。不同的醫學圖像提供了相關臟器的不同信息，圖像融合的潛力在于綜合處理應用這些成像設備所得信息以獲得新的有助于臨床診斷的信息。利用可視化軟件，對多種模態的圖像進行圖像融合，可以地確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀及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，也可以用在手術計劃的制定、病理變化的跟蹤、治療效果的評價等方面。在放療中，利用MR圖像勾勒畫出腫瘤的輪廓線，也就是描述腫瘤的大?。焕肅T圖像計算出放射劑量的大小以及劑量的分布，以便修正治療方案。

在制定手術方案時，對病變與周圍組織關系的了解是手術成功與否的關鍵，所以CT與MR圖像的融合為外科手術提供有利的佐證，甚至為進一步研究腫瘤的生長發育過程及早期診斷提供新的契機。在CT成像中，由于骨組織對X線有較大的吸收系數，因此對骨組織很敏感；而在MR成像中，骨組織含有較低的質子密度，所以MR對骨組織和鈣化點信號較弱，融合后的圖像對病變的定性、定位有很大的幫助[8]。由于不同醫學成像設備的成像機理不同，其圖像質量、空間與時間特性有很大差別。因此，實現醫學圖像的融合、圖像數據轉換、圖像數據相關、圖像數據庫和數據理解都是亟待解決的關鍵技術[9]。對一幅黑白圖像，人眼一般只能辨別出4到5比特的灰度級別，而人眼能辨別出上千種不同的顏色。針對這一特點，人們往往將黑白圖像經過處理變為彩色圖像，充分發揮人眼對彩色的視覺能力，從而使觀察者能從圖像中取得更多的信息，這就是偽彩色圖像處理技術。

醫學圖像大多是黑白圖像，如X、CT、MRI、B超圖像等。經過偽彩色處理技術，即密度分割技術，提高了對圖像特征的識別。通過臨床研究對X線圖片、CT圖片、MRI圖片、B超圖片、電鏡圖片均進行了偽彩色技術的嘗試，取得了良好的效果，部分圖片經過處理后可以顯現隱性病灶。例如對X線圖片，在乳腺照影中偽彩色處理能鑒別囊性病、良性和惡性腫瘤，同樣，鋇餐照影圖片和各種X線圖片也得到良好的診斷效果[10]。紋理是人類視覺的一個重要組成部分，迄今為止還難以適當地為紋理建模。為此有關專家進行了大量的探索研究，但未能獲得有關紋理的分析、分類、分割及其綜合的有效解釋[11]。

有研究針對肝臟疾病難以根除、危害面廣的問題，采用灰度梯度共生矩陣的方法，分別提取纖維化肝組織和正常肝組織的CT圖像的紋理特征，提出了基于灰度梯度共生矩陣的小梯度優勢、灰度均方差、灰度熵等參數作為圖像的紋理特征量。通過選取的紋理參數，可以看到正常組和異常組之間存在顯著性差異，為纖維化CT圖像臨床診斷提供了依據[12]。

2三維醫學圖像的可視化

三維醫學圖像的可視化通常是利用人類的視覺特性，通過計算機對二維數字斷層圖像序列形成的三維體數據進行處理，使其變換為具有直觀立體效果的圖像來展示人體組織的三維形態。三維醫學圖像可視化技術通常分為面繪制和體繪制兩種方法。體繪制技術的中心思想是為每一個體素指定一個不透明度，并考慮每一個體素對光線的透度、發射和反射作用。醫學數據的可視化，已成為數據可視化領域中最為活躍的研究領域之一。實現三維數據可視化的方法很多，空間域方法的典型算法包括：射線投射法、足跡法、剪切－曲變法(目前被認為是一種速度最快的體繪制算法)等；變換域方法的典型算法有頻域體繪制法和基于小波的體繪制法，其中小波的體繪制技術顯現出較好的前景[13]。

以上可以利用的三維可視化軟件有AVS、Analyze、amira、3Dslicer等，其中Analyze是專為生物醫學圖像的研究而開發的圖像可視化軟件。利用二維斷層數據進行三維重建，可以更為直觀地顯示人體器官的各個解剖結構的形態及它們之間的毗鄰關系，為基礎研究和手術規劃及手術過程模擬提供參考。鼻部是人體內解剖結構比較復雜的部位之一，可以利用3DSlicer來嘗試實現鼻部部分解剖結構的三維可視化，以此為可視化虛擬人體模型的建立探索一種的重建方法和顯示手段，同時也可為醫療工作者提供更為細致、和快捷的觀察方案[14]。

隨著互聯網技術不斷發展，跨越空間限制的遠程虛擬現實技術已經逐步成為可能?；谔摂M現實技術利用美國國家醫學圖書館VHP(VisibleHumanProject)完整數據重建可視人體，綜合VTK、VRML、OperGL等可視化平臺的優勢，采用三維互動、空間電磁定位、立體視覺等虛擬現實技術，實現了全數字可拆裝人體骨骼的本地和遠程互動學習。三維虛擬現實讓“遨游”人體世界成為可能，可以呈現一個物理上并不存在但又實實在在“看得見”、“摸得著”的“真實”人體，使用者可以無數次地“解剖”這個虛擬人以了解人體的結構[15]。在臨床方面，提出了一種用AVS/Express開發的基于PC的LeFortI手術模型系統原型。

利用AVS/Express大量預制的可視化編程對象模塊，快速構建系統的結構框架和功能模塊，生成的原型能對以DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)格式存儲的顱頜面CT序列斷層圖像進行預處理，并進行三維重建，在交互式操作環境中，顯示顱頜面各種組織的解剖結構，進行相應的三維測量，模擬LeFortI手術的截骨頭，對截骨段實行任意的平移頜旋轉[16]。

在體視化方面一直致力于提高重建速度(實時顯示利于交互操作)，使重建效果理想，減少冗余信息及存儲空間。具體需要考慮：1)不數據提出一個足夠的數據提取方案2)什么算法能夠快速地實現圖像重建。人體器官是一個高精度龐大的結構，所建模型還應考慮臨床實用方面的因素以及某些特殊部位的個體差異，針對不同的生理組織應采用不同的分割方法[17]。3針對PACS的圖像壓縮PACS(PictureArchivingandCommunicationSystem，圖像存檔及通信系統)是近年來國內外新興的醫學影像信息技術，是專門為醫學圖像管理而設計的，包括圖像獲取、處理、存儲、顯示或打印的軟硬件系統，是醫學影像、數字化圖像技術、計算機技術和網絡通信技術相結合的產物。顯然，計算機網絡是PACS的重要組成部分，它負責提供底層圖像傳輸服務，是PACS的軟硬件基礎，正是通過各個層次的網絡才將PACS中的圖像獲取、存儲顯示以及醫療數據的管理等單元連為一體，使之形成一個統一、高性能的系統。

PACS需要解決數據傳輸和圖像存儲的問題，如何利用有限的存儲空間存儲更多的圖像，醫學圖像壓縮是關鍵的技術之一。醫學圖像數據量是非常驚人的，建立PACS的許多技術困難都與之有關，如圖像的存儲、傳輸、顯示等。從圖像壓縮還原的角度出發，圖像壓縮方法可分為無損壓縮和有損壓縮兩大類，常用的無損壓縮方法有差分脈沖預測編碼、多級內插方法等。常用的有損壓縮方法有離散余弦變換(DCT)、全幀離散余弦變換、重疊正交變換(LOT)、自適應預測編碼和神經網絡法等，近年來又出現了分形和小波變換編碼[18]。如何對醫學圖像進行壓縮，是近年來圖像處理技術中的一個重點研究的問題[19]。

醫學圖像的壓縮無疑是減低應用系統成本，提高網絡傳輸效率，減少存儲空間的一個重要途徑。DICOM作為醫學圖像與通信的重要標準，加入了對圖像壓縮算法的支持。目前DICOM正在研究對近期的壓縮標準JPEG2000支持的可能性。隨著新一代靜態圖像壓縮標準JPEG2000的發展，小波理論在這個領域成為研究的熱點，在這方面文獻[20]提出了面向任務的醫學圖像壓縮的概念。醫學圖像是醫學診斷和疾病治療的重要根據，在臨床上具有非常重要的應用價值。確保醫學圖像壓縮后的高保真度是醫學圖像壓縮首要考慮的因素，現在醫學圖像上常常采用無損壓縮，因為它能夠地還原原圖像。但是無損圖像壓縮的壓縮比很低，一般為2~4；而有損圖像壓縮的壓縮比可以高達50，甚至更高。

所以將這兩種壓縮方法在保障使用要求的基礎上結合起來，在獲取高的壓縮質量的前提下提高壓縮比。因此，醫學圖像被人為地劃分為兩個區域：1)包含重要診斷信息的區域，其錯誤描述的代價非常高，所以此感興趣區域(ROIRegionofInterest)需要高重構質量的壓縮方案；2)非感興趣區域則要求達到盡可能高的壓縮比,即需要在某一框架下將無損壓縮與有損壓縮統一起來，這也是目前醫學圖像研究領域的一個熱點。我們的工作就集中在小波理論框架下實現面向任務的醫學圖像壓縮,由于并非所有的小波基都適合于分解圖像，所以前期工作的重點在MATLAB的仿真上，考慮到部分所選醫學圖像的ROI區域和非ROI區域的對比度不很理想的情況，圖像分割的算法是考慮的一個方面。

壓縮比方面在滿足一般性的圖像條件下針對某些特殊圖像也會有相應的考慮，目前的工作是在VC平臺下實現面向任務的醫學圖像壓縮。在醫學圖像壓縮方面，許多學者結合模式識別、計算機視覺、神經網絡理論、小波變換和分形理論等探索圖像編碼的新途徑，同時人的視覺生理心理特性的研究成果也開拓了人們的視野，給從事圖像編碼技術研究的學者帶來了新的啟迪。但隨著網絡技術在醫學領域的廣泛應用，更加細致的要求也逐漸被提出來了。

4結束語

隨著遠程醫療技術的蓬勃發展，對醫學圖像處理提出的要求也越來越高。以“千禧年的技術挑戰和全球機遇”為主題的IEEE生物醫學信息學和生物醫學工程學(BIBE)國際會議的一個重要議題就是“多媒體、虛擬現實、可視化、高級圖像處理和機器人在醫學中的應用”。醫學圖像處理技術發展至今，各個學科的交叉滲透已是發展的必然趨勢，其中還有很多亟待解決的問題。有效地提高醫學圖像處理技術的水平，與多學科理論的交叉融合、醫務人員和理論技術人員之間的交流就顯得越來越重要?？傊?，醫學圖像作為提升現代醫療診斷水平的有力依據，使實施風險低、創傷性小的化療、手術方案成為可能，必將在醫藥信息研究領域受到更多的關注[21]。

醫學圖像處理論文:VBAI圖像處理生物醫學論文

1應用于微球內外徑等尺度指標的自動測定

將微球投入溶液中，使其分布較均勻，并置于顯微鏡下觀察，得到清晰的微球顯微圖像。根據我們先前的工作，通過測定微球的外徑D以及其在溶液中所成像的黑環內徑的d，可以根據有關理論方程來確定微球或其周邊介質的折射率。因此，需要測定D與d。下面介紹我們用VBAI編寫的程序如何實現對微球像D與d的智能自動測定。進入VBAI的InspectionState編輯窗口，可以編輯整個程序的主要過程。我們的設計是:先在“Inspect”過程中對圖像進行預處理并找到物體，得到物體個數;然后在“GOON?”過程中判斷檢測到幾個物體，是否已經檢測部物體;隨后在“Measure”過程中對當前序號的物體進行檢測。進入每個過程進行具體步驟的編輯，只需雙擊右側工具中的相應操作，就可以將該操作加入程序中，在屬性窗口中對操作的各項參數進行設定。在“Inspection”過程中，我們首先打開圖片，選中循環取圖將依次獲取目標文件夾中的每個圖像文件。如要測量真實尺寸，則要對圖像進行標定，VBAI中Calibrateimage有多種方式。通常實驗室顯微鏡采用顯微標尺進行標定，選擇及時種模式，導入顯微標尺的圖像，標定完成后生成標定文件，檢測時自動讀取。

接著我們對圖像進行預處理，這將打開visionassistant窗口，可對圖像進行LUT變換、濾波、分割、形態學變換等多項操作，在本實例中將圖像處理為適合尋找物體的二值化圖像。然后對處理過的二值化圖片進行DetectObjects操作，得到物體數列。SelectImage操作將原圖像讀入，代替處理過的二值化圖像，為下一步檢測做準備。SetVariable的操作是將DetectObjects操作中檢測到的物體個數存入代表剩余物體數的X。“GOON?”過程中沒有圖像處理的具體操作，只在InspectionState編輯中有一個判斷，在指向end的箭頭定出編輯走向end的條件，為剩余物體數X＜1，當X≥1時將執行默認箭頭，走向“Measure”過程?！癕easure”過程中，首先IndexMeasurements讀取之前DetectObjects中檢測得到的物體數列的的第X個物體。接著，要設置程序可以根據物體的位置、大小等自動建立相應的ROI，即檢測區域，由于要進行微球圖像直徑的檢測，因此區域類型選擇圓環形。然后就可以在檢測區域內進行圓的直徑檢測了，利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到這一點。在直徑檢測中，程序在檢測區域內沿徑向生成一系列的檢測線，曲線為沿檢測線方向上灰度值變化曲線的一次導數曲線，反映了灰度值的變化速率，負數部分對應圖像由亮變暗，正數部分對應圖像由暗變亮，極值處即變化速率最快處，也就是邊緣所在位置。曲線上方的參數設定包括判斷邊緣的閾值，平滑算子的大小，取樣寬度，每條檢測線之間的間隔等。由于是根據擬合出的曲線確定邊緣位置，因此可以超越像素的限制，實現亞像素等級的超分辨率度。

檢測程序首先得到每條檢測線上的邊緣點位置，再根據所有邊緣點擬合出圓形邊界，計算出直徑數值，程序中給出到0．01個像素的結果。結果的穩定性還要取決于拍攝環境、光照、相機穩定性等。圖像中微球邊緣的黑環是由于光線折射造成的，根據我們先前工作，證明其粗細與微球與溶液的折射率比值成一定比例關系。因此，程序中通過分別測量各微球的D與d，調整FindCircularEdge操作中搜尋方向、邊緣種類等參數可以搜尋到內徑圓和外徑圓。在測定D與d值后，可自動根據我們先前工作導出的方程式，給出微球的折射率或是其周邊介質的折射率。Calculator是界面類似LabVIEW圖像化編程工具的一項功能，可以由用戶自己選擇輸入輸出量、制定復雜的運算程序等，本實例中為利用文獻的方程式計算出微球的折射率。DataLogging可以選擇需要記錄的數據寫入指定的txt或csv文件，以便后續的數據分析統計。SetVariable將變量X減1。VBAI應用編寫完成后可作為專用的檢測軟件使用，處理圖片時將需要分析的圖像放在同一目錄下，進入VBAI文件，指定該路徑，點擊RunInspectioninLoop，就可以自動完成所以圖片的分析，并得到記錄有數據的txt或csv文件。這樣生成的檢測程序智能、客觀、、快速，實現了圖像中微球的識別尋位、移動ROI建立、兩個直徑的測量、折射率計算、數據保存等操作的自動化運行。而且整個操作與運算排除了人為操作中的主觀性因素，精度亦達到亞像素水平，平均單個微球的測量時間僅需0．20s。為了檢驗其測定的性，在對拍攝系統和環境進行標定和控制之后，選擇合適的微球作為檢測對象進行多次檢測。同時，用以往常用的油浸法對微球折射率作對照測定，測得的折射率與本VBAI生成系統測定結果高度吻合，說明VBAI檢測程序的測量性可重復性較高。

2應用于細胞檢測

2．1背景

細胞是生物醫學研究的重要對象之一，通過分析細胞的顯微圖像我們可以得到很多有用的信息。紅細胞是人類血液中存在的主要細胞，一直是研究的熱點。正常的紅細胞呈雙凹圓盤狀，而衰老和不健康的紅細胞會呈棘形、雙凹消失等不規則的形態。通過觀察與分析顯微圖像中紅細胞的形態可以評價其健康程度。所以這里以紅細胞為例說明如何采用VBAI編寫適合于進行細胞圖像分析的技術過程。

2．2方法

將紅細胞懸浮于緩沖液中，置于顯微鏡下觀察，利用數碼CCD攝像頭拍攝下細胞的圖像。檢測程序上需要先尋找到各個細胞，再對每個細胞進行檢測，與微球檢測的過程類似，程序總體設計上依然可以利用上節中微球的檢測程序的設計，但需要根據有關圖像處理分析的內容更改具體的圖像處理分析操作。在圖像預處理操作中需要將原始圖像處理為適合物體識別的二值化圖像，利用VisionAssistant，先對圖像轉灰度圖像、適當的LUT處理，在分割處理上，由于細胞邊緣處明暗對比較大，邊緣銳利，因此選用基于移動窗口分割的算法可以較容易地找到邊緣。通過實驗比較證明，選用Backgroundcorrection分割，可綜合局部和全局的灰度變化信息。分割移動窗口大小設置為邊長接近細胞邊緣寬度2倍的正方形最為合適。分割完成后再對二值圖像進行一定的形態學變換操作，將邊緣盡量變得閉合并填充孔洞。進行DetectObjects操。接著將對細胞形態進行分析。首先根據DetectObjects操作中所檢測到的物體列表，對每個細胞進行檢測區域的建立，即設置ROI。然后依然使用FindCircularEdge操作，在該操作中調整參數，使得檢測線能較的發現邊緣。該操作完成后，將輸出一項名為Deviation的參數，該參數代表了細胞邊緣與標準圓的標準偏差。同時該操作還可以得到細胞直徑等相關的信息。將Deviation除以直徑后可以得到細胞邊緣與標準圓的相對標準偏差，由于健康紅細胞的圖像是近似圓形的，因此Deviation參數可以一定程度上反映紅細胞的健康程度。將實驗中拍攝到的采用不同保存格式、保存不同天數的紅細胞圖片歸類，用VBAI程序進行分析，結果保存在csv文件中。為較健康的細胞，圖像中細胞外輪廓近似圓形，Deviation/R=1．2‰;為發生了一定形變的細胞，Deviation/R=3．2‰為嚴重變形的棘形細胞，Deviation/R=7．3‰。隨著細胞變形程度加重，細胞的相對標準偏差值也隨之增加。通過軟件分析的優勢在于:可以客觀而定量地給出每個細胞的變形程度;可以快速自動地分析大量的圖片，得到大量的數據，并對數據進行后續的統計處理，具有統計學意義。除此之外，還可以獲得細胞的大小信息，通過視野內細胞個數，得到細胞分布密度信息等。

3應用于圖像的改善

3．1背景

某些生物醫學樣品的顯微圖像，由于各種原因，其清晰度與對比度都不能滿意，對此，也可以運用VBAI的圖像處理的方式對圖像進行改善。下面介紹花粉孢子斷層掃描圖像中噪音及對比度不理想的斷層圖作改善的技術過程。

3．2方法

首先對整幅圖像中的噪雜進行去除，通常改善的方法有空域濾波和頻域濾波，兩種方法都可通過VisionAssistant中的算法實現。其中空域濾波的算子較多，功能更加豐富。不僅提供了低通、高通等10多種算子、每種算子3×3，5×5，7×7三種尺寸，還可以由用戶自定義算子以滿足特殊需要。整幅圖像改善完成后對左右對比度及清晰度不理想的花粉孢子斷層圖像進行增強，首先建立一覆蓋中央花粉孢子像的區域，使用一可旋轉的長方形區域，長方形的方向與左右像平移的方向垂直，寬度等于左右像平移的距離。接著利用Calculator操作計算圖11(a)左右像的位置。輸入中央像的中心點(X0，Y0)、角度α和平移距離L，則左像、右像中心點(X1，Y1)，(X2，Y2)分別為:X1=X0+L?cosαY1=Y0－L?sinαX2=X0－L?cosαY2=Y0+L?sinα以此為中心點坐標參數，長寬與角度參數使用中央區域的長寬與角度，分別建立覆蓋左右像的區域，使用VisionAssistant對左右區域內的圖像進行對比度、明暗度的調整增強。得到處理后的圖像，三個層面的圖像的對比度基本相同。利用VBAI對圖像進行處理與改善，不僅功能豐富，適用性強，且操作簡單，易于掌握，程序建立完成后還可以快速的對其他同類圖片進行處理，大大節省了時間。

4結語

使用VBAI創建圖像分析處理程序，可對各種生物醫學對象進行分析和檢測，可對圖像進行處理與改善，其優勢在于:

(1)相比起人眼觀測和手動測量，本方法能夠提供客觀和量化的數據，可快速對大量圖像進行自動分析并保存檢測結果。

(2)相比起通用化的測量分析軟件，本方法針對性強，針對各種特定情況和需要制定適應的程序，性、有效性和實用性高。

(3)相比起使用VC等編程軟件編寫特定測量分析軟件，本方法簡單，有大量強大的模塊化功能自由選用，程序開發周期短，工作量小，不需要專業編程技能，一般人易于掌握，且程序易于調整改進。綜上所述，使用VBAI可簡單快捷的針對不同生物醫學圖像建立相應檢測處理程序，可快速自動地對大量圖像進行分析，得到客觀量化的數據。VBAI是實驗室快速建立生物醫學圖像處理與分析檢測程序的有力工具。

作者：查悅明 陀韋為 王卓 張剛平 黃耀熊 單位：暨南大學生物醫學工程系

醫學圖像處理論文:生物醫學圖像處理教學研究

1醫學圖像處理課程的理論教學方法

1．1注重基于問題教學模式的應用

傳統教學模式是以課堂灌輸為主，必然會導致教學質量和學生學習積極性下降。根據生物醫學工程創新型人才培養的需要，我們采用基于問題的教學模式，通過設置問題來激發學生的好奇心和積極性?；趩栴}的教學模式能讓學生參與教學活動，從而培養學生主動探索和高級思維的能力。例如，在講授灰度級形態學的應用時，首先展示一幅由兩個紋理區域組成的簡單灰度圖像，要求學生利用先前學過的形態學圖像處理方法以紋理為基礎找到兩區域的邊界。圍繞此問題讓學生分組進行討論，并由各組代表來講述所運用的方法，再由教師講評不同方法的優缺點和適用性。通過教學實踐發現，該方法不僅有助于學生對所學知識的理解和應用，而且也開拓了學生的思維;不僅可充分調動和發揮學生的主觀能動性，而且也能培養學生解決實際問題的能力。在相互合作的過程中，學生不僅學到了獲取知識的方法，更重要的是提高了學生的學習興趣、交流意識和團隊責任感等科研必備的素質和能力。在基于問題模式的教學過程中，教師要以啟發式教學為主，引導學生思考，主動尋找答案，獲得解決問題的能力和技巧，而不是直接給學生提供答案。同時，教師要教會學生對所學內容進行歸納總結并能從整體上把握知識結構，使學生更好地做到觸類旁通和融會貫通，使學生更加適應該教學模式。因而，該教學方法要求教師在教學中要善于思考，勇于創新。

1．2注重物理概念和應用的講解，加強該課程與相關課程的聯系

從課程內容來說，該課程著重闡述了數字圖像和醫學圖像的概念、數字圖像的處理方法及其在醫學圖像上的應用，其中包含了大量的抽象概念、變換方法以及各種各樣的算法。對于醫學院校生物醫學工程專業的學生來說，其基礎理論知識比較薄弱，如果講課過程偏重公式推理，會讓學生感到困難而乏味，從而失去學習興趣。針對此問題，在教學中應該采取公式具體化和物理概念化的講授方法，重點講解公式具體的物理意義和概念，并且結合示例或演示來講解。例如，在講授圖像增強中的灰度平均值和標準差時，單從數學公式去講解，學生無法很好地理解，但結合幾幅在亮度和對比度上存在差異的圖像來講解，并以灰度平均值和標準差在圖像局部增強中應用為實例來說明，就能使學生較快把握上述兩個概念的含義，并學會如何將知識學以致用。另一方面，由于該課程與一些基礎課程聯系緊密，因此，在教學的過程中，應積極引導學生回憶或者運用相關課程中已經學過的知識來掌握新知識，提高學生對知識的綜合運用能力。比如，將圖像增強中的微分算子與高等數學課程的微分運算的性質聯系，將圖像處理中的模板卷積與信號與系統課程中的一維信號卷積相聯系等。聯系相關課程有助于學生將新舊知識聯系在一起，形成系統化的知識體系，也能培養學生解決問題的綜合能力，加深對知識的理解。在教學過程中，教師要多舉實例并充分利用教學軟件輔助教學，從而將抽象概念形象化、具體化。同時，教師也要不斷豐富自己各學科的知識，才能地引導學生建立相互聯系的知識體系。

1．3注重醫工結合的教學

醫學院校生物醫學工程專業的學生較大優勢是具有一定的醫學基礎，因此在講授該課程時，要結合相應的“醫學”背景來講解新知識，注重體現培養工程與醫學交叉結合型人才的特色［4］。譬如，在講解圖像分割綜合應用時，就以具有新疆地方特色的病之一———肝包蟲病的CT圖像為例來進行分析，引導學生將解剖學等相關的醫學知識應用到圖像分割中。通過教師的引導和學生的思考，有些學生提出將肝包蟲病灶區的形狀、邊緣厚度，鈣化邊緣區的灰度差等特征作為分割病灶區的依據，并取得較好的效果。通過醫工結合的教學方式，不但能激發學生學習的興趣，而且也能開拓他們的思路，培養其綜合應用的能力。醫工結合教學要求教師要豐富自己醫學方面的知識，自覺地將醫學和工程學結合。教師和學生要多與附屬醫院的醫師進行交流，并邀請醫師作相關知識講座，從而提高教師和學生利用工程知識和醫學知識解決醫學問題的能力。

1．4注重雙語教學和網絡教學

由于醫學圖像學中的新技術、新成果大多是從國外引進的，因而加大授課中英語的比重，既可以幫助學生地理解術語的含義，又可以促進其專業外語水平的提高，更利于他們吸收國外的成果［5］。首先，教學中要發揮多媒體課件在雙語教學中的作用，采用英文課件，讓學生了解更多的該領域的專業術語;其次，教師要提供給學生更多的英文文獻資料，拓寬學生的專業視野，讓學生了解到近期的學科發展動態。目前，有多所院校在講授該課程時都采用雙語教學［6］。通過教學實踐發現，雙語教學不僅能提高學生學習能力和研究能力，而且也為教師提供了一個提高自身英語綜合運用能力的訓練機會。在信息化高速發展的時代，網絡教學也將成為未來學習的主要方式。網絡教學具有學習內容廣泛、教學效率高、辦學成本低的特點。不僅適于大面積集中學習，更適應分散的個體學習，是培養學生終身學習能力的有效途徑。北京工業大學在生物醫學工程研究服務器上率先建立了生物醫學信號處理教學網站，收到了良好的教學效果［7］。新疆醫科大學醫學工程技術學院也在積極準備建立教學網站，實施遠程輔助教學，提高教學效率。

2醫學圖像處理課程的實踐教學設計

醫學圖像處理課程是一門理論與實踐、原理與應用緊密結合的課程，因而實踐教學在整個課程的教學中處于重要的位置。實踐教學環節包括實驗教學和科研實習兩個方面，此過程加強了對學生基本知識、基本理論和基本技能的訓練，培養學生分析問題、解決問題的實踐能力。在實驗教學中，設計了驗證型實驗、綜合型實驗和設計型實驗三大類型的實驗，主要以Matlab編程語言為實驗教學平臺，采用以學生為主體，教師輔以指導的實驗教學方式，充分發揮學生的主觀能動性。驗證型實驗是為理論教學服務的，該類型實驗目的是為了加深學生對理論教學重點和難點的理解。驗證型實驗的一個案例是“醫學圖像直方圖的繪制及直方圖均衡化計算”，在此實驗中，雖然學生可以調用Matlab軟件中現有的圖像處理程序來完成實驗，但教師要求學生自己編程實現算法，然后與程序庫中的程序進行比較，通過實驗讓學生能更好地掌握理論知識，鍛煉學生的編程能力。綜合型實驗是由驗證理論內容逐步過渡到以理論為工具，解決實際問題的過程。通過此類實驗對學生的實驗技能和實驗方法進行綜合訓練。綜合型實驗的一個案例是“增強人體骨骼核掃描圖像的細節”，此實驗需要學生基于醫學圖像的特點綜合運用多種算法來達到圖像增強的目的。設計型實驗是指給定實驗目的、要求和實驗條件，由學生自行設計實驗方案并加以實現的實驗類型［8］。綜合型實驗的一個案例是“肝臟CT圖像的自動分割”，此實驗需要學生查閱資料，運用已有的工程和醫學上的知識去發現問題、分析問題和解決問題。此實驗可培養學生獨立解決問題的能力和創新能力。在科研實習方面，為了培養學生的科研實踐能力，教師積極引導學生參加相關科研實踐，鼓勵學生參加教師的科研課題，鼓勵學生。在我們的有關“醫學圖像檢索系統的開發”的自治區課題中，已有兩位學生參與了該課題。參與的兩位學生均表示，通過參加課題不僅增強了他們對該課程的興趣和重視度，而且使其理解了醫學圖像處理知識是怎樣用于科研的。另外，由于醫學院校的附屬醫院擁有門類齊全的現代化醫療儀器設備，因此鼓勵學生利用假期在醫院實習，特別是在醫院的影像科實習，了解各種儀器的處理功能，從而有助于學生將理論知識與實際問題結合，提高學生實際工作的能力。

3醫學圖像處理課程的考核方式

為了使得學生更加重視醫學圖像處理課程的實踐操作，為了使學生能將理論和實踐相結合，采取實驗綜合報告與期末理論考試相結合的考核方式，此方式能綜合地考核學生對知識的掌握程度以及實際的應用能力。學生也對此考核方式給予了肯定。

4結束語

醫學圖像處理是理論性和實踐性結合緊密的課程，也是生物醫學工程專業的主干課程，本文結合教學實踐，對該課程的理論、實踐教學方法進行了教學探討。通過實踐，學生對知識學習、理解和運用的能力得到提高，教學效果良好。由于醫學圖像處理技術發展迅速，分析方法不斷更新，技術應用范圍日益擴展，從而教學方法和教學內容也要不斷地更新，因此對于該課程的教學改革和研究是我們的長期任務，需要不斷地努力。

醫學圖像處理論文:醫學圖像處理技術分析管理論文

論文關鍵詞：醫學圖像處理圖像分割圖像配準圖像融合紋理分析

論文摘要：隨著醫學成像和計算機輔助技術的發展，從二維醫學圖像到三維可視化技術成為研究的熱點，本文介紹了醫學圖像處理技術的發展動態，對圖像分割、紋理分析、圖像配準和圖像融合技術的現狀及其發展進行了綜述。在比較各種技術在相關領域中應用的基礎上，提出了醫學圖像處理技術發展所面臨的相關問題及其發展方向。

1．引言

近20多年來，醫學影像已成為醫學技術中發展最快的領域之一，其結果使臨床醫生對人體內部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率也更高。20世紀70年代初，X-CT的發明曾引發了醫學影像領域的一場革命，與此同時，核磁共振成像象(MRI:MagneticResonanceImaging)、超聲成像、數字射線照相術、發射型計算機成像和核素成像等也逐步發展。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正產生著深刻的變革。各種新的醫學成像方法的臨床應用，使醫學診斷和治療技術取得了很大的進展，同時將各種成像技術得到的信息進行互補，也為臨床診斷及生物醫學研究提供了有力的科學依據。

在目前的影像醫療診斷中,主要是通過觀察一組二維切片圖象去發現病變體,往往需要借助醫生的經驗來判定。至于的確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀及與周圍生物組織的空間關系,僅通過觀察二維切片圖象是很難實現的。因此,利用計算機圖象處理技術對二維切片圖象進行分析和處理,實現對人體器官、軟組織和病變體的分割提取、三維重建和三維顯示,可以輔助醫生對病變體及其它感興趣的區域進行定性甚至定量的分析,可以大大提高醫療診斷的性和性。此外,它在醫療教學、手術規劃、手術仿真及各種醫學研究中也能起重要的輔助作用。

本文對醫學圖像處理技術中的圖像分割、紋理分析、圖像配準和圖像融合技術的現狀及其發展進行了綜述。

2．醫學圖像三維可視化技術

2.1三維可視化概述

醫學圖像的三維可視化的方法很多，但基本步驟大體相同，如圖.。從(或超聲等成像系統獲得二維斷層圖像，然后需要將圖像格式（如0(#1&）轉化成計算機方便處理的格式。通過二維濾波，減少圖像的噪聲影響，提高信噪比和消除圖像的尾跡。采取圖像插值方法，對醫學關鍵部位進行各向同性處理，獲得體數據。經過三維濾波后，不同組織器官需要進行分割和歸類，對同一部位的不同圖像進行配準和融合，以利于進一步對某感興趣部位的操作。根據不同的三維可視化要求和系統平臺的能力，選擇不同的方法進行三維體繪制，實現三維重構。

2.2關鍵技術：

圖像分割是三維重構的基礎，分割效果直接影像三維重構的度。圖像分割是將圖像分割成有意義的子區域，由于醫學圖像的各區域沒有清楚的邊界，為了解決在醫學圖像分割中遇到不確定性的問題，引入模糊理論的模糊閥值、模糊邊界和模糊聚類等概念。快速的分離出解剖結構和定位區域位置和形狀，自動或半自動的圖像分割方法是非常重要的。在實際應用中有聚類法、統計學模型、彈性模型、區域生長、神經網絡等適用于醫學圖像分割的具體方法。

由于可以對同一部位用不同的成像儀器多次成像，或用同一臺儀器多次成像，這樣產生了多模態圖像。多模態圖像提供的信息經常相互覆蓋和具有互補性，為了綜合使用多種成像模式以提供更的信息，需要對各個模態的原始圖像進行配準和數據融合，其整個過程稱為數據整合。整合的及時步是將多個醫學圖像的信息轉換到一個公共的坐標框架內的研究，使多幅圖像在空間域中達到幾何位置的對應，稱為三維醫學圖像的配準問題。建立配準關系后，將多個圖像的數據合成表示的過程，稱為融合。在醫學應用中，不同模態的圖像還提供了不互相覆蓋的結構互補信息，比如，當CT提供的是骨信息，MRI提供的關于軟組織的信息，所以可以用邏輯運算的方法來實現它們圖像的合成。

當分割歸類或數據整合結束后，對體數據進行體繪制。體繪制一般分為直接體繪制和間接體繪制，由于三維醫學圖像數據量很大，采用直接體繪制方法，計算量過重，特別在遠程應用和交互操作中，所以一般多采用間接體繪制。在圖形工作站上可以進行直接體繪制，近來隨著計算機硬件快速發展，新的算法，如三維紋理映射技術，考慮了計算機圖形硬件的特定功能及體繪制過程中的各種優化方法，從而大大地提高了直接體繪制的速度。體繪制根據所用的投影算法不同加以分類，分為以對象空間為序的算法（又稱為體素投影法）和以圖像空間為序的算法!又稱為光線投射法"，一般來說，體素投影法繪制的速度比光線投射法快。由于三維醫學圖像的繪制目的在于看見內部組織的細節，真實感并不是最重要的，所以在醫學應用中的繪制要突出特定診斷所需要的信息，而忽略無關信息。另外，高度的可交互性是三維醫學圖像繪制的另一個要求，即要求一些常見操作，如旋轉，放大，移動，具有很好的實時性，或至少是在一個可以忍受的響應時間內完成。這意味著在醫學圖像繪制中，繪制時間短的可視化方法更為實用。

未來的三維可視化技術將與虛擬現實技術相結合，不僅僅是獲得體數據的工具，更主要的是能創造一個虛擬環境。

3．醫學圖像分割

醫學圖像分割就是一個根據區域間的相似或不同把圖像分割成若干區域的過程。目前,主要以各種細胞、組織與器官的圖像作為處理的對象，圖像分割技術主要基于以下幾種理論方法。

3.1基于統計學的方法

統計方法是近年來比較流行的醫學圖像分割方法。從統計學出發的圖像分割方法把圖像中各個像素點的灰度值看作是具有一定概率分布的隨機變量,觀察到的圖像是對實際物體做了某種變換并加入噪聲的結果,因而要正確分割圖像,從統計學的角度來看,就是要找出以較大的概率得到該圖像的物體組合。用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov隨機場(MRF)模型,能夠簡單地通過勢能形式表示圖像像素之間的相互關系,因此周剛慧等結合人腦MR圖像的空間關系定義Markov隨機場的能量形式,然后通過較大后驗概率(MAP)方法估計Markov隨機場的參數,并通過迭代方法求解。層次MRF采用基于直方圖的DAEM算法估計標準有限正交混合(SFNM)參數的全局值,并基于MRF先驗參數的實際意義,采用一種近似的方法來簡化這些參數的估計。林亞忠等采用的混合金字塔Gibbs隨機場模型,有效地解決了傳統較大后驗估計計算量龐大和Gibbs隨機場模型參數無監督及估計難等問題,使分割結果更為。

3.2基于模糊集理論的方法

醫學圖像一般較為復雜，有許多不確定性和不性，也即模糊性。所以有人將模糊理論引入到圖像處理與分析中，其中包括用模糊理論來解決分割問題?；谀：碚摰膱D形分割方法包括模糊閾值分割方法、模糊聚類分割方法等。模糊閾值分割技術利用不同的S型隸屬函數來定義模糊目標，通過優化過程選擇一個具有最小不確定性的S函數，用該函數表示目標像素之間的關系。這種方法的難點在于隸屬函數的選擇。模糊C均值聚類分割方法通過優化表示圖像像素點與C各類中心之間的相似性的目標函數來獲得局部極大值，從而得到聚類。Venkateswarlu等[改進計算過程，提出了一種快速的聚類算法。

3.2.1基于模糊理論的方法

模糊分割技術是在模糊集合理論基礎上發展起來的,它可以很好地處理MR圖像內在的模糊性和不確定性,而且對噪聲不敏感。模糊分割技術主要有模糊閾值、模糊聚類、模糊邊緣檢測等。在各種模糊分割技術中,近年來模糊聚類技術,特別是模糊C-均值(FCM)聚類技術的應用最為廣泛。FCM是一種非監督模糊聚類后的標定過程,非常適合存在不確定性和模糊性特點的MR圖像。然而,FCM算法本質上是一種局部搜索尋優技術,它的迭代過程采用爬山技術來尋找解,因此容易陷入局部極小值,而得不到全局解。近年來相繼出現了許多改進的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究熱點。FFCM算法對傳統FCM算法的初始化進行了改進,用K-均值聚類的結果作為模糊聚類中心的初值,通過減少FCM的迭代次數來提高模糊聚類的速度。它實際上是兩次尋優的迭代過程,首先由K-均值聚類得到聚類中心的次解,再由FCM進行模糊聚類,最終得到圖像的模糊分割。

3.2.2基于神經網絡的方法

按拓撲機構來分,神經網絡技術可分為前向神經網絡、反饋神經網絡和自組織映射神經網絡。目前已有各種類型的神經網絡應用于醫學圖像分割,如江寶釧等利用MRI多回波性,采用有指導的BP神經網絡作為分類器,對腦部MR圖像進行自動分割。而Ahmed和Farag則是用自組織Kohenen網絡對CT/MRI腦切片圖像進行分割和標注,并將具有幾何不變性的圖像特征以模式的形式輸入到Kohenen網絡,進行無指導的體素聚類,以得到感興趣區域。模糊神經網絡(FNN)分割技術越來越多地得到學者們的青睞,黃永鋒等提出了一種基于FNN的顱腦MRI半自動分割技術,僅對神經網絡處理前和處理后的數據進行模糊化和去模糊化,其分割結果表明FNN分割技術的抗噪和抗模糊能力更強。

3.2.3基于小波分析的分割方法

小波變換是近年來得到廣泛應用的一種數學工具，由于它具有良好的時一頻局部化特征、尺度變化特征和方向特征，因此在圖像處理上得到了廣泛的應用。

小波變換和分析作為一種多尺度多通道分析工具，比較適合對圖像進行多尺度的邊緣檢測，典型的有如Mallat小波模極大值邊緣檢測算法[6

3.3基于知識的方法

基于知識的分割方法主要包括兩方面的內容:(1)知識的獲取,即歸納提取相關知識,建立知識庫；(2)知識的應用,即有效地利用知識實現圖像的自動分割。其知識來源主要有:(1)臨床知識,即某種疾病的癥狀及它們所處的位置；(2)解剖學知識,即某器官的解剖學和形態學信息,及其幾何學與拓撲學的關系,這種知識通常用圖譜表示；(3)成像知識,這類知識與成像方法和具體設備有關；(4)統計知識,如MI的質子密度(PD)、T1和T2統計數據。Costin等提出了一種基于知識的模糊分割技術,首先對圖像進行模糊化處理,然后利用相應的知識對各組織進行模糊邊緣檢測。而謝逢等則提出了一種基于知識的人腦三維醫學圖像分割顯示的方法。首先,以框架為主要表示方法,建立完整的人腦三維知識模型,包含腦組織幾何形態、生理功能、圖像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光線跟蹤”方法,在模型知識指導下直接從體積數據中提取并顯示各組織器官的表面。

3.4基于模型的方法

該方法根據圖像的先驗知識建立模型,有動態輪廓模型(ActiveContourModel,又稱Snake)、組合優化模型等,其中Snake最為常用。Snake算法的能量函數采用積分運算,具有較好的抗噪性,對目標的局部模糊也不敏感,但其結果常依賴于參數初始化,不具有足夠的拓撲適應性,因此很多學者將Snake與其它方法結合起來使用,如王蓓等利用圖像的先驗知識與Snake結合的方法,避開圖像的一些局部極小點,克服了Snake方法的一些不足。Raquel等將徑向基網絡(RBFNNcc)與Snake相結合建立了一種混合模型,該模型具有以下特點:(1)該混合模型是靜態網絡和動態模型的有機結合；(2)Snake的初始化輪廓由RBFNNcc提供；(3)Snake的初始化輪廓給出了的控制點；(4)Snake的能量方程中包含了圖像的多譜信息。Luo等提出了一種將livewire算法與Snake相結合的醫學圖像序列的交互式分割算法,該算法的特點是在少數用戶交互的基礎上,可以快速地得到一個醫學圖像序列的分割結果。

由于醫學圖像分割問題本身的困難性，目前的方法都是針對某個具體任務而言的，還沒有一個通用的解決方法。綜觀近幾年圖像分割領域的文獻，可見醫學圖像分割方法研究的幾個顯著特點：（1）學者們逐漸認識到現有任何一種單獨的圖像分割算法都難以對一般圖像取得比較滿意的結果，因而更加注重多種分割算法的有效結合；（2）在目前無法由計算機來完成圖像分割任務的情況下，半自動的分割方法引起了人們的廣泛注意，如何才能充分利用計算機的運算能力，使人僅在必要的時候進行必不可少的干預，從而得到滿意的分割結果是交互式分割方法的核心問題；（3）新的分割方法的研究主要以自動、、快速、自適應和魯棒性等幾個方向作為研究目標，經典分割技術與現代分割技術的綜合利用（集成技術）是今后醫學圖像分割技術的發展方向。

4．醫學圖像配準和融合

醫學圖像可以分為解剖圖像和功能圖像2個部分。解剖圖像主要描述人體形態信息，功能圖像主要描述人體代謝信息。為了綜合使用多種成像模式以提供更的信息，常常需要將有效信息進行整合。整合的及時步就是使多幅圖像在空間域中達到幾何位置的對應，這一步驟稱為“配準”。整合的第二步就是將配準后圖像進行信息的整合顯示，這一步驟稱為“融合”。

在臨床診斷上，醫生常常需要各種醫學圖像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT以及超聲圖像等，但無論哪一類的醫學圖像往往都難以提供的信息，這就需要將患者的各種圖像信息綜合研究19]，而要做到這一點，首先必須解決圖像的配準(或叫匹配)和融合問題。醫學圖像配準是確定兩幅或多幅醫學圖像像素的空間對應關系；而融合是指將不同形式的醫學圖像中的信息綜合到一起，形成新的圖像的過程。圖像配準是圖像融合必需的預處理技術，反過來，圖像融合是圖像配準的一個目的。

4.1醫學圖像配準

醫學圖像配準包括圖像的定位和轉換，即通過尋找一種空間變換使兩幅圖像對應點達到空間位置上的配準，配準的結果應使兩幅圖像上所有關鍵的解剖點或感興趣的關鍵點達到匹配。20世紀90年代以來，醫學圖像配準的研究受到了國內外醫學界和工程界的高度重視，1993年Petra等]綜述了二維圖像的配準方法，并根據配準基準的特性，將圖像配準的方法分為兩大類：基于外部特征（有框架）的圖像配準和基于內部特征（無框架）的圖像配準。基于外部特征的方法包括立體定位框架法、面膜法及皮膚標記法等?；谕獠刻卣鞯膱D像配準，簡單易行，易實現自動化，能夠獲得較高的精度，可以作為評估無框架配準算法的標準。但對標記物的放置要求高，只能用于同一患者不同影像模式之間的配準，不適用于患者之間和患者圖像與圖譜之間的配準，不能對歷史圖像做回溯性研究。基于內部特征的方法是根據一些用戶能識別出的解剖點、醫學圖像中相對運動較小的結構及圖像內部體素的灰度信息進行配準?；趦炔刻卣鞯姆椒òㄊ止そ换シ?、對應點配準法、結構配準法、矩配準法及相關配準法?；趦炔刻卣鞯膱D像配準是一種交互性方法，可以進行回顧性研究，不會造成患者不適，故基于內部特征的圖像配準成為研究的重點。

近年來，醫學圖像配準技術有了新的進展，在配準方法上應用了信息學的理論和方法，例如應用較大化的互信息量作為配準準則進行圖像的配準，在配準對象方面從二維圖像發展到三維多模醫學圖像的配準。例如Luo等利用較大互信息法對CT-MR和MR-PET三維全腦數據進行了配準，結果全部達到亞像素級配準精度。在醫學圖像配準技術方面引入信號處理技術，例如傅氏變換和小波變換。小波技術在空間和頻域上具有良好的局部特性，在空間和頻域都具有較高的分辨率，應用小波技術多分辨地描述圖像細貌，使圖像由粗到細的分級快速匹配，是近年來醫學圖像配準的發展之一。國內外學者在這方面作了大量的工作，如Sharman等提出了一種基于小波變換的自動配準剛體圖像方法，使用小波變換獲得多模圖像特征點然后進行圖像配準，提高了配準的性。另外，非線性配準也是近年來研究的熱點，它對于非剛性對象的圖像配準更加適用，配準結果更加。

目前許多醫學圖像配準技術主要是針對剛性體的配準，非剛性圖像的配準雖然已經提出一些解決的方法，但同剛性圖像相比還不成熟。另外，醫學圖像配準缺少實時性和性及有效的全自動的配準策略。向快速和方面改進算法，使用化策略改進圖像配準以及對非剛性圖像配準的研究是今后醫學圖像配準技術的發展方向。

4.2醫學圖像融合

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,對多幅圖像間的互補信息的處理來提高圖像的清晰度。不同的醫學影像設備獲取的影像反映了不同的信息：功能圖像（SPECT、PET等）分辨率較差，但它提供的臟器功能代謝和血液流動信息是解剖圖像所不能替代的；解剖圖像（CT、MRI、B超等）以較高的分辨率提供了臟器的解剖形態信息，其中CT有利于更致密的組織的探測，而MRI能夠提供軟組織的更多信息。多模態醫學圖像的融合把有價值的生理功能信息與的解剖結構結合在一起，可以為臨床提供更加和的資料。

醫學圖像的融合可分為圖像融合的基礎和融合圖像的顯示。（1）圖像融合的基礎：目前的圖像融合技術可以分為2大類，一類是以圖像像素為基礎的融合法；另一類是以圖像特征為基礎的融合方法。以圖像像素為基礎的融合法模型可以表示為：

其中，為融合圖像，為源圖像，為相應的權重。以圖像特征為基礎的融合方法在原理上不夠直觀且算法復雜，但是其實現效果較好。圖像融合的步驟一般為：①將源圖像分別變換至一定變換域上；②在變換域上設計一定特征選擇規則；③根據選取的規則在變換域上創建融合圖像；④逆變換重建融合圖像。（2）融合圖像的顯示：融合圖像的顯示方法可分成2種：空間維顯示和時間維顯示。

目前，醫學圖像融合技術中還存在較多困難與不足。首先，基本的理論框架和有效的廣義融合模型尚未形成。以致現有的技術方法還只是針對具體病癥、具體問題發揮作用，通用性相對較弱。研究的圖像以CT、MRI、核醫學圖像為主，超聲等成本較低的圖像研究較少且研究主要集中于大腦、腫瘤成像等；其次，由于成像系統的成像原理的差異，其圖像采集方式、格式以及圖像的大小、質量、空間與時間特性等差異大，因此研究穩定且精度較高的全自動醫學圖像配準與融合方法是圖像融合技術的難點之一；，缺乏能夠客觀評價不同融合方法融合效果優劣的標準，通常用目測的方法比較融合效果，有時還需要利用到醫生的經驗。

在圖像融合技術研究中，不斷有新的方法出現，其中小波變換在圖像融合中的應用，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，三維圖像的融合和信息表達，也將是圖像融合研究的一個重點。

5．醫學圖像紋理分析

一般認為圖像的紋理特征描述物體表面灰度或顏色的變化,這種變化與物體自身屬性有關,是某種紋理基元的重復。Sklansky早在1978年給出了一個較為適合于醫學圖像的紋理定義:“如果圖像的一系列固有的統計特性或其它的特性是穩定的、緩慢變化的或者是近似周期的,那么則認為圖像的區域具有不變的紋理”。紋理的不變性即指紋理圖像的分析結果不會受到旋轉、平移、以及其它幾何處理的影響。目前從圖像像素之間的關系角度,紋理分析方法主要包括以下幾種。

5.1統計法

統計分析方法主要是基于圖像像素的灰度值的分布與相互關系,找出反映這些關系的特征?；驹硎沁x擇不同的統計量對紋理圖像的統計特征進行提取。這類方法一般原理簡單,較易實現,但適用范圍受到限制。該方法主要適合醫學圖像中那些沒有明顯規則性的結構圖像,特別適合于具有隨機的、非均勻性的結構。統計分析方法中,最常用的是共生矩陣法,其中有灰度共生矩陣(graylevelco-occurrencematrix,GLCM)和灰度—梯度共生矩陣。杜克大學的R.Voracek等使用GLCM對肋間周邊區提取的興趣區(regionofinterest,ROI)進行計算,測出了有意義的紋理參數。另外,還有長游程法(runlengthmatrix,RLM),其紋理特征包括短游程優勢、長游程優勢、灰度非均勻化、游程非均勻化、游程百分比等,長游程法是對圖像灰度關系的高階統計,對于給定的灰度游程,粗的紋理具有較大的游程長度,而細的紋理具有較小的游程長度。

5.2結構法

結構分析方法是分析紋理圖像的結構,從中獲取結構特征。結構分析法首先將紋理看成是有許多紋理基元按照一定的位置規則組成的,然后分兩個步驟處理（1）提取紋理基元；（2）推論紋理基元位置規律。目前主要用數學形態學方法處理紋理圖像,該方法適合于規則和周期性紋理,但由于醫學圖像紋理通常不是很規則,因此該方法的應用也受到限制,實際中較少采用。

5.3模型法

模型分析方法認為一個像素與其鄰域像素存在某種相互關系,這種關系可以是線性的,也可以是符合某種概率關系的。模型法通常有自回歸模型、馬爾科夫隨機場模型、Gibbs隨機場模型、分形模型,這些方法都是用模型系數來表征紋理圖像,其關鍵在于首先要對紋理圖像的結構進行分析以選擇到最適合的模型,其次為如何估計這些模型系數。如何通過求模型參數來提取紋理特征,進行紋理分析,這類方法存在著計算量大,自然紋理很難用單一模型表達的缺點。

5.4頻譜法

頻譜分析方法主要基于濾波器理論，包括傅立葉變換法、Gabor變換法和小波變換法。

1973年Bajcsy使用傅立葉濾波器方法分析紋理。Indhal等利用2-D快速傅立葉變換對紋理圖像進行頻譜分析,從而獲得紋理特征。該方法只能完成圖像的頻率分解,因而獲得的信息不是很充分。1980年Laws對圖像進行傅氏變換,得出圖像的功率譜,從而提取紋理特征進行分析。

Gabor函數可以捕捉到相當多的紋理信息,且具有極佳的空間/頻域聯合分辨率,因此在實際中獲得了較廣泛的應用。小波變換法大體分金子塔形小波變換法和樹形小波變換法(小波包法)。

小波變換在紋理分析中的應用是Mallat在1989年首先提出的,主要用二值小波變換(DiscreteWaveletTransform,DWT),之后各種小波變換被用于抽取紋理特征。傳統的金字塔小波變換在各分解級僅對低頻部分進行分解,所以利用金字塔小波變換進行紋理特征提取是僅利用了紋理圖像低頻子帶的信息,但對某些紋理,其中高頻子帶仍含有有關紋理的重要特征信息(如對具有明顯的不規則紋理的圖像,即其高頻子帶仍含有有關紋理的重要特征)得不到利用。使用在每個分解級對所有的頻率通道均進行分解的樹結構小波變換提取特征,能夠較地提取有關紋理特征。

由于醫學圖像及其紋理的復雜性，目前還不存在通用的適合各類醫學圖像進行紋理分析的方法，因而對于各類不同特點的醫學圖像就必須采取有針對性地最適合的紋理分析技術。另外，在應用某一種紋理分析方法對圖像進行分析時，尋求的紋理特征與紋理參數也是目前醫學圖像紋理分析中的重點和難點。

6．總結

隨著遠程醫療技術的蓬勃發展，對醫學圖像處理提出的要求也越來越高。醫學圖像處理技術發展至今，各個學科的交叉滲透已是發展的必然趨勢，其中還有很多亟待解決的問題。有效地提高醫學圖像處理技術的水平，與多學科理論的交叉融合、醫務人員和理論技術人員之間的交流就顯得越來越重要。多維、多參數以及多模式圖像在臨床診斷（包括病灶檢測、定性，臟器功能評估，血流估計等）與治療（包括三維定位、體積計算、外科手術規劃等）中將發揮更大的作用。

醫學圖像處理論文:圖像分割技術在醫學圖像處理中的應用研究

摘要：通過圖像分割技術在醫學圖像處理中的應用研究，深入理解各種分割方法的理論基礎、應用價值以及優缺點，著重研究基于變形模型的分割方法在醫學圖像分割中的應用，研究該方法的優缺點并提出相應的改進算法。

關鍵詞：圖像；分割方法

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的依據，提高醫生對疾病診斷的性。因此，較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床事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?；跀祵W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。

醫學圖像處理論文:基于Matlab GUI的醫學圖像處理課程虛擬實驗平臺設計

摘 要：針對醫學生工程技術缺乏的狀況，分析醫學生學習醫學圖像處理存在的困難，提出利用Matlab圖像處理工具和簡單的GUI界面，設計和構建包含醫學圖像處理教學中典型仿真實例的可視化虛擬實驗平臺，使醫學生熟練掌握實驗基礎知識及應用方法。

關鍵詞： Matlab；GUI界面；醫學圖像處理；虛擬實驗平臺

醫學圖像處理是圖像處理技術應用到醫學領域所產生的交叉學科，具有很強的理論性和實踐性，也具有知識面廣、理論難度大、實驗內容深的特點[1]。在醫學院校開設醫學圖像處理課程，不僅教授醫學生醫學圖像處理的基本原理、方法及編程技術等，更重要的是培養醫學生應用所學知識的能力。

醫學圖像處理教學需要課堂教授，更需要加強實踐性教學環節[2-3]，但由于課時和實驗條件的限制，傳統授課有時難以達到教學要求，而虛擬實驗則可彌補這方面的局限[4]：通過將Matlab仿真技術與GUI界面設計引入到教學中，開發可視化的醫學圖像處理虛擬實驗平臺，既取得理想的教學效果，也可培養醫學生的自主學習能力、獨立思考能力和綜合應用能力[5]。醫學生通過圖像處理仿真熟悉各種醫學圖像處理方法的原理，并通過調整參數，了解參數變化對醫學圖像處理效果的影響。

1 實驗平臺的結構

醫學圖像處理虛擬實驗平臺的設計思想是結合醫學圖像處理的基本理論，通過虛擬實驗的方法強化醫學圖像處理的基本思想與核心概念，為醫學生的理解和應用提供幫助[6]。

通過GUI界面，醫學生可選擇任意感興趣的項目或教師指定的項目進行仿真實驗[7]。實驗平臺還提供醫學圖像處理相關課件、圖像處理Matlab編程的教學視頻、仿真實驗指導書、拓展實驗題等資料，醫學生可利用GUI界面隨時調入進行自學。

同時，實驗平臺還提供腦腫瘤fmri處理示例，此示例選取于臨床影像三維顯示的實際應用，幫助醫學生了解如何將自己所學的圖像處理知識應用到工作實踐中，從而提高醫學生的綜合素質。

根據教學計劃的要求，醫學圖像處理虛擬實驗平臺包含醫學圖像處理教學內容中所有典型的實驗項目，具體內容如下：

（1）圖像插值實驗。主要分析最近鄰插值（Nearest Interpolation）、雙線性插值（Bilinear Interpolation）和雙三次插值（Bicubic Interpolation）的原理[8]和Matlab編碼。

（2）圖像銳化實驗。主要分析Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的原理和Matlab編碼，并且比較每種邊緣檢測算法對應的6個結果，包括原圖、直接梯度輸出圖像、門檻判斷圖像、邊緣規定圖像、背景規定圖像和二值圖像。

（3）圖像去噪實驗。主要分析均值濾波、中值濾波、維納濾波等圖像平滑處理算法[9]的原理和Matlab編碼。

（4）圖像融合實驗。主要分析像素灰度值極大/極小融合法、加權平均融合法、傅里葉變換法的原理[10]和Matlab編碼。

（5）圖像分割實驗。主要分析全局閾值法、大津閾值法、迭代法、較大熵分割法和局部閾值法等圖像分割方法[11]的原理和Matlab編碼。

（6）頭動校正實驗。主要研究投影法[12]配準技術的原理與Matlab編碼，并且展示投影法頭動校正后的效果。

（7）三維可視化實驗。主要研究基于體繪制的三維重建算法[13]原理與Matlab編碼。

例如，在圖像去噪實驗中，加入噪聲的參數可由用戶自己輸入。針對噪聲圖像，醫學生可以選用不同的平滑算法，自行設置模板參數，進行圖像去噪處理。通過觀察加噪效果及比較各種平滑處理算法處理后的結果，醫學生對平滑算法處理的針對性、參數取值范圍和實驗結果都會比較熟悉，從而達到教學目的（具體操作過程見第3部分）。

2 實驗平臺的設計

使用Matlab圖形用戶界面開發環境（Matlab Graphical User Interface Development Environment，GUIDE）創建GUI圖形界面是常用創建Matlab GUI的方法，該方法簡單易學，能方便實現圖形控件的各種功能。醫學圖像處理虛擬實驗平臺的GUI界面主要包括虛擬實驗平臺主界面、課件界面、實驗名稱界面、各實驗項目界面、教學視頻界面、腦腫瘤fmri處理示例界面等。

醫學圖像處理虛擬實驗平臺主界面的主要控件為7個按鈕（Push Button）。按鈕有多個功能，如函數的調入、界面之間的跳轉等。將所需控件移入GUI界面，再對各控件按照程序要求進行屬性編輯，修改完成后，點擊GUI界面工具欄中的運行按鈕，即可運行設計完成的GUI界面，Matlab系統會自動生成相應的M文件。

設計實驗平臺時，考慮到醫學圖像處理的理論知識較多，同時考慮到醫學生自學的要求，將課件與教學視頻按照由易到難的順序排列。按照教學要求，設置7項醫學圖像處理實驗，而每個實驗都有實驗目的、實驗原理、實驗內容、實驗結果與分析等項目，因此設置成實驗目的、實驗原理、實驗內容、實驗結果與分析和返回5個按鈕，以圖像去噪實驗為例。

通過“實驗結果與分析”按鈕就可進入仿真界面，進行仿真分析，如圖1所示。選取相應的文件，輸入相應的參數，點擊對應按鈕，即可對圖片進行加噪去噪處理，并能直接觀察比較處理結果。

為培養醫學生應用所學圖像處理知識的能力，實驗平臺設計腦腫瘤fmri處理示例板塊。其內容是對腦部fmri原始數據進行預處理、放大、圖像分割、體重建等操作，對腦部進行三維可視化[14]。腦部MRI圖像的三維顯示就是指利用一系列的二維腦部MRI圖像重建三維圖像模型并進行定性定量分析的技術。通過三維重建可以科學、地重建出被檢物體，避免傳統方法中臨床醫生通過自己大X想象的不確定因素[15]。醫學生只有親自對腦部fmri原始數據進行讀入、預處理、分割、重建等操作才能得到如圖2所示的腦部輪廓三維圖，從而初步認識自己所學圖像處理技能的組合應用，明確醫學圖像處理對臨床診斷與治療規劃的意義，達到學以致用的效果。

3 仿真實例分析

每個實驗項目都提供仿真演示示例。以圖像去噪實驗為例，如圖3所示。首先加入方差為0.02的高斯噪聲，修改完參數后，點擊加入噪聲按鈕就能得到噪聲圖像，如果均值參數修改為除0以外的任何數，則不會顯示任何圖像。然后針對生成的噪聲圖像，對其進行中值濾波處理、均值濾波處理和維納濾波處理。每次進行處理前，都需要輸入模板尺寸，模板尺寸越大，去噪效果越明顯，但是圖像丟失信息也會更加嚴重。醫學生可通過反復修改模板尺寸，比對每次處理結果，選出的模板參數。進行三種濾波處理后，醫學生可根據三種濾波處理后的結果來總結每種濾波處理的特點與效果。，醫學生如果有學習或者校驗代碼的需要，可以點開對應的主要代碼查看按鈕進行代碼查看。

4 虛擬實驗平臺的使用與評價

醫學圖像處理虛擬實驗平臺的Matlab文件編譯完畢后，生成的可執行文件需要Matlab運行環境的支持，如果要將此軟件到其他沒有Matlab運行環境的機器，還需要進行一項工作，即打包Matlab組件運行環境（Matlab Component Runtime，MCR）[16]。建議采用專業的安裝包制作軟件Setup Factory將MCR與軟件一起打包，設置代碼使得安裝包解壓完畢后，自動安裝MCR。安裝完成后，點擊編譯的Matlab可執行程序，即可運行醫學圖像處理虛擬實驗平臺。

經過醫學圖像處理選修課投入使用后，醫學生的學習積極性顯著提高。除課堂授課外，大多數醫學生在課后通過虛擬實驗平臺進行理論自學和題目自測，使得總體考核成績明顯上升，教學質量顯著提高。

5 結 語

醫學生可通過觀察平臺實驗在不同方法不同參數下的實驗結果并進行分析，驗證圖像處理的基本理論。由于醫學圖像處理虛擬實驗平臺軟件的可移植性強，所以醫學生可以不受時間和地點的限制，在課程學習階段、復習階段均可充分利用虛擬實驗平臺提供的功能，不斷鞏固所學的圖像處理知識，提高自主學習能力與思維能力。

醫學圖像處理論文:研究生教育中醫學圖像處理課程教學研究

[摘 要]隨著電子技術、信息技術和計算機技術的不斷發展，各種醫學影像設備在醫院中廣泛使用，服務于醫療診療的各個方面。醫學圖像處理技能已成為醫務工作者的基礎職業需求，尤其是針對高層次的醫學研究生。本文針對研究生的醫學圖像課程進行解析，分析了醫學圖像處理課程的教學現狀，并就未來發展的關鍵點進行了探討。本文的研究對明確研究生醫學圖像處理課程的教學、指導、未來發展具有重要意義。

[關鍵詞]研究生教育；醫學圖像處理；教學

為滿足醫學研究生對醫學圖像加工處理需求不斷增加的現狀，各醫學院校在醫學研究生的計算機教學中紛紛引入了醫學圖像處理課程。其目的在于使學習者能夠適應醫學影像設備在醫院廣泛應用的現狀，掌握基礎的、主流的相關醫學圖像處理的計算機數字處理技能。醫學圖像處理是圍繞計算機技術、電子技術、信息技術和醫學影像技術的多學科交叉性的學科，其以計算機為載體和主要工具，對不同醫學影像設備所采集和生成的醫學影像進行目的性的二次處理，進而輔助于醫療工作。

涉及數字圖像處理的醫學圖像主要包括：計算機射線照相檢測（Computed Radiography，簡稱CR ），數字化X射線照相檢測（Digital Radiography，簡稱DR），計算機斷層掃描成像（Computed Tomography，簡稱CT），磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，簡稱MRI），正電子發射機斷層掃描成像（Positron Emission Tomography，簡稱PET），超聲成像（Ultrasound，簡稱US）等。對學習者來說：首先是通過醫療圖像設備獲取相應的醫學圖像；其次是了解待處理的圖像及其特征，并根據實際需要設計相應的計算機算法方案；再次是使用相應的圖像處理工具（Photoshop或Matlab）按照算法方案進行特定圖像的處理；是對處理結果進行驗證，如果結果具有性、實用性則將處理結果用于醫療。

醫學圖像處理課程教學是基于圖像處理的理論，針對醫學中醫學圖像相關內容，結合醫學圖像處理的過程而展開的教學活動。

1 醫學圖像處理課程分析

本文以S醫科大學為例，對其研究生的醫學圖像處理課程進行了剖析。

在課程基礎方面，需要完成醫學影像學基礎、計算機公共基礎學、醫學診斷學等部分課程；在課程實踐方面，需要有計算機實踐中心作為支持，并具備計算機應用環境，安裝Photoshop和Matlab等專業處理軟件；在教學時間方面，依據內容為64學時；在教學內容方面，依據聶生東 等編著，由復旦大學出版社出版的《醫學圖像處理》教材為準，教學內容涵蓋了醫學圖像處理的基本概念、典型方法和使用技術三個主要方面，具體內容如表1所示。在教學考核方面，將理論性考核與技能實踐性考核相結合，實現綜合性評價。

2 醫學圖像處理課程的教學現狀

為進一步對研究生醫學圖像處理教學進行分析，本文對部分醫學院校的醫學圖像處理課程教學現狀進行了系統的調查分析，以下為調查結果。

2.1 對醫學圖像處理教學的重視程度不足

首先，調查顯示近50%的醫學院校沒有針對研究生開設獨立的醫學圖像處理課程，而是部分地將相應的教學內容移入到研究生計算機教學的部分章節，課時少、內容概括，難以達到相應的教學目標。其次，在已開設醫學圖像處理課程的學校，超過30%的學校將其設定為非指定選修課或者為影像專業的專業考查課。

2.2 教學內容簡單

醫學圖像處理課程是多學科的交叉性邊緣學科，其對計算機使用及編程內容要求較高，同時涉及很多數學建模、算法問題，教師在教學中發現這對醫學研究生的學習和運用具有較高的難度，因此實際教學中內容難以深入，難以實現其教學目標的要求。

2.3 教學工具單一，難以滿足教學要求

調查顯示，70%以上的醫學圖像處理課程使用的是Adobe公司的Photoshop軟件工具，不容置疑Photoshop是功能強大的圖像編輯處理軟件，但醫學圖像處理很大程度上要設計特定算法及組合方案，是更高級的圖像處理，如邊緣檢測、對象識別、智能分析和配準等，這是Photoshop難以實現的。目前，公認圖像處理課程教學中較好的軟件是具有編程功能的Matlab和C++等工具。

2.4 缺乏合理的教W團隊

目前，90%的醫學圖像處理課程的教學工作由從事計算機教育工作的教師承擔，其重要問題在于計算機教師屬于理工學科范疇，其對醫學相關問題的研究和理解有限，難以實現圖像處理與醫學問題的結合。同時，這個問題也體現在醫學圖像處理的教材中，縱觀現有的醫學圖像處理教材，其作者90%以上為計算機領域的研究者，導致教材只是在淺層實現圖像處理向醫學方向的靠攏。還有部分院校的醫學圖像處理課程由醫學影像專業的教師承擔，其問題表現在相應的教師沒有較深的計算機圖像處理素養。

2.5 其他方面

除了上述主要問題外，研究生的醫學圖像處理課程的問題還表現在教學實踐性差，教學案例醫學針對性不足，教材內容可用性不強等方面。

3 醫學圖像處理課程的發展對策

基于研究生醫學圖像處理課程的限制和主要問題，未來醫學圖像處理課程要想在一個良性的發展軌道上運行，必須注重以下幾個方面。

3.1 提高認知程度

國家教育管理機構、各級醫學院校和學習者本人都要認識到醫學圖像處理相關的知識和技能在醫務工作者未來工作中的重要性。當今社會已經步入了全信息化時代、綜合素質時代和高科技時代，相關人員一定要認識、并重視醫學圖像處理在輔助醫學診療中所具有的極其重要的作用。

3.2 組建合理的醫學圖像處理課程體系

醫學圖像處理的多學科性要求其學習者要有一定的多學科知識和技能基礎，這也是醫學圖像處理可以進行深入學習的前提。因此，要在醫學本科生階段構建計算機基礎、程序設計基礎、醫學診斷學、影像學等知識基礎架構，使醫學圖像處理成為這些課程的延續與深入。

3.3 組建醫學圖像處理領域的科研教學團隊

教學是大學教師最基本的工作職能，同時大學教師還有科學研究的義務。組建醫學圖像領域的科研教學團隊，將多學科的教學研究者，以科研為目標組合到一起，實現彼此間的交流、合作和領域滲透，打破目前教學在師資方面的限制。

3.4 建設醫學圖像處理實例資源庫

醫學圖像處理實例是提高課程針對性，明確未來業務需求，提高學生學習興趣等的最直接手段。要想使醫學圖像課程可持續發展，建設醫學圖像處理實例資源庫是十分必要的。

3.5 采用先進的教學形式，注重教學環境的建設

醫學圖像處理課程在定位上比較注重于研究生醫學圖像處理技能的培養，是實用技能的素質教育，因此，實踐教學尤為重要。傳統的教學模式難以滿足現在的教學需求，因此，應注重新教學形式的引入，如以任務為驅動的教學模式、SPOC教學模式等。同時，要進一步加強教學環境的建設，構建高性能、全數字化的教學設施和教學實踐平臺環境，這也是教學的基礎保障。

3.6 依托互聯網實現醫學圖像處理教育的延續

目前，限制醫學圖像處理教學效果的另一因素是教學學時有限。醫學圖像處理是一個系統的理論和工程，有限的教學學時嚴重阻礙了學習的深入性和可持續性，因此，應借助互聯網等現有的科技形式對教學進行進一步延續。

4 結 語

隨著信息時代、高科技時代和多媒體時代的到來，醫療診治的工作中包含大量的診療相關圖像，這些醫學圖像作為醫學診療的輔助，具有重要的價值。因此，醫療相關工作者必須掌握醫學圖像處理的相關知識和技能，提高自己的綜合素質，發現、獲取、提并利用這些醫療圖像的價值。醫學圖像處理課程正是在這樣的需求下進入到大學教育體系中，為了更好地完成相應課程的教學工作，本文以研究生為例對醫學圖像處理課程教學進行了剖析，并從課程教學的現狀和發展對策兩個主要方面進行了闡述，以期對未來研究生醫學圖像處理課程的發展具有指導和借鑒意義。

醫學圖像處理論文:計算機圖像處理技術在醫學影像中的進展與應用

摘要：在網絡時代，隨著人們生活條件的改善以及移動醫療改革的加深加快，對醫務工作者的臨床診斷工作有了新的標準和要求。不同于古代中醫的“望、聞、問、切”，現代醫療追求的是盡可能快速、地確定人體病變的位置，再對其進行針對性的有效治療。實踐中，為了減少醫療事故的發生概率以及提高醫生診斷的性，臨床診斷中迫切需要引進精密的醫學儀器、設備與技術。其中，醫學影像技術以其快速、直觀、無創的特點日益成為醫生診斷病情的關鍵性依據和現代醫學領域不可或缺的重要輔助技術，然而，由于受醫療成像設備、人為的操作控制和自然環境中的噪聲等影響，在實際的醫療工作中捕獲的數字圖像影像或多或少的存在著諸如噪聲、邊緣不清、病灶不清、對比度不強等問題，這就給?？漆t生的精準診斷帶來了困難。而計算機數字圖像處理技術在醫學影像技術上的應用可以消除影響數字影像成像的不利因素，因此探討醫學影像的數字圖像處理方法具有臨床上的實際應用意義。

關鍵詞：移動醫療；數字圖像處理；醫學影像

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及時臺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。現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，確定邊緣。常用的算法有邊緣檢測分割法、Hough變換等。

3結束語

本文論述了醫學影像的起源和發展，以及互聯網時代醫學影像對移動醫療的深遠影響。但是在影像生成的過程中不可避免地會受到成像設備、人為操作控制與外部環境噪聲干擾等因素的影響，所呈現的影像或多或少的有諸如噪聲、邊緣不清、病灶不清、對比度不強等問題，影響?？漆t生的診斷。而計算機數字圖像處理技術在醫學影像技術上的應用恰恰可以消除這些影響數字化影像成像的不利因素，因此對醫學影像的數字D像處理方法具有實際應用意義，并就此論述了對影像進行預處理的幾種應用方法。

醫學圖像處理論文:《醫學圖像處理》課程實踐性教學研究與探索

摘要：隨著計算機技術和醫學成像技術的發展，醫學影像分析與處理已經進入了數字化、信息化時代。為了適應專業技術的發展趨勢，為社會培養出符合時代需求的生物醫學工程人才，大連理工大學生物醫學工程系在《醫學圖像處理》課程的實踐教學方面開展了積極的嘗試，突出實踐教學的比重，加強了實驗環節與臨床應用和科研前沿的聯系，激發學生的學習興趣，并有效利用了網絡慕課教學與學生建立起了教學反饋機制，收到了良好的教學效果。

關鍵詞：醫學圖像處理，生物醫學工程；實踐性教學

醫學影像技術是生物醫學工程領域的重要分支，20世紀的幾大醫學科技突破大多圍繞醫學影像技術展開。進入21世紀后，醫學影像技術向著數字化、信息化的方向發展，特別是近幾年在計算機輔助診斷方面取得了較大的進展，推動了醫療方式和醫療體系的變革。為了適應時展的需求，生物醫學工程專業的本科畢業生不僅應該學習基本的醫學圖像處理理論知識，更應該掌握醫學圖像處理的基本編程技巧，具有承擔初級醫學圖像處理工程項目的能力。為了適應醫學影像處理技術的快速進步，培養社會急需的生物醫學工程高級專門人才，國內許多高校都開設了《醫學圖像處理》課程，但是在該門課程的實踐教學方面都處于探索階段[1，2]。大連理工大學生物醫學工程系在《醫學圖像處理》的實踐教學方面進行了積極的探索，通過突出實踐教學比重，豐富實踐教學內容，緊密聯系醫療和工程應用，鼓勵學生進行實踐鍛煉，充分利用慕課平臺等一系列措施，有效提升了學生在醫學圖像處理方面的工程實踐能力，得到了學生的歡迎，收獲了良好的教學效果。這里將我系的教學經驗進行總結，與讀者分享。

一、理論與實踐教學相結合，加強實踐教學比重

為了強化《醫學圖像處理》課程的實踐教學，我系在2012年對課程的教學培養方案做了較大的調整，將理論教學與實踐教學融合在一起，共設置56個學時，其中理論部分占32學時，實踐部分占24學時。實踐部分在總學時中的比重達到43%。在教學時間的安排上，將理論課程與實踐課程穿插進行，每講解一章理論內容，便進行一次相關的實驗教學，讓同學通過親手編程來實踐應用理論課上學到的醫學圖像處理知識。通過這種方式，一方面鍛煉了學生編寫程序的能力，另一方面通過學以致用來強化理論課堂上學到的知識。

二、與臨床實踐相結合

與其他電子類學科相比[3]，生物醫學工程專業的一個突出特點就是以醫療應用為最終目的，因此生物醫學工程專業課程教學也有必要與醫療，特別是臨床應用相結合。大連理工大學生物醫學工程系長期與大連市各家三甲醫院保持密切的科研和教學合作關系，這為《醫學圖像處理》課程的實踐教學提供了有利的條件。在理論教學的32個學時中，我們專門留出12個學時，聘請大連醫科大學附屬第二醫院的主任醫師來進行教學。由醫生承擔的學時雖然是理論課程，但是其教學內容與臨床實踐緊密結合，起到了推動實踐教學的作用。這種聘請醫生參與教學的方式，在國內其他工科高等院校的《醫學圖像處理》課程教學中并不多見，極大地開闊了工科學生的視野，在其腦海里埋下了以臨床應用為目的觀念，被學生稱為是一種“接地氣”的教學方式。除了聘請醫生走進課堂，我們還帶領學生走出課堂，走進醫院，參觀醫學影像的采集和處理過程，觀察醫生使用醫學圖像處理軟件的操作流程，并將實際使用的軟件功能與課堂上的理論知識相對應，讓學生看到教學知識點在臨床中的鮮活實例，從而進一步加深對理論知識的理解。走進醫院的實踐教學環節讓學生了解到了臨床需求，切實感受到工程技術對病人健康的影響，將“醫者仁心”的思想傳遞了工程技術人才，有助于提高生物醫學工程專業學生的思想品德修養。

三、與實際工程相結合

在實際教學過程中，我們發現不是所有同學都具有良好的編程天賦，女同學相比男同學來說，對編程具有更多的畏難情緒，而且編程解決實際問題的能力也不是與每個學生的理論課成績成正比的。為此，我們的實踐教學目的不僅僅是為了培養少數編程能力突出的同學，更是為了讓絕大部分同學都掌握基本的編程技巧，能夠解決實際的醫學圖像處理問題。為了達到這樣的教學目的，我們采取了“漸進式”的鍛煉方式，將實驗學時再細分為兩個階段。及時階段是與理論教學相穿插的實驗環節，第二階段是期末的大作業環節。及時階段的編程難度較低，并且由任課教師來逐行講解編程，做到讓絕大部分學生都能掌握基本的編程語言。通過這種細致的手把手的教學方式，可以讓對編程有畏難情緒的同學增強信心，增加對編程的了解，逐漸培養邏輯思考和程序設計能力。通過及時階段的培養，大多數學生最終可以扔掉“老師”這根拐杖，能夠嘗試在編程的道路上獨立行走，從而進入第二階段的進階培養。在期末大作業中，老師會從實際工程項目選擇沒有標準答案的小項目，讓學生解決。這些項目的題目往往具有很強的應用色彩，如“對腦部核磁圖像進行三維重建并進行斷層間的插值”等。這些題目可以有多種解決方案，但是卻在編程軟件的現成函數庫中找不到答案，在互聯網上也搜不到相同的題目，必須自己動手、動腦來解決。同時，期末大作業中還設計了一些看似以“折磨人”為目的的編程題目，如“編寫二維圖像的區域生長法程序”、“編寫三維圖像的直方圖均衡化算法”等，這些題目雖然在編程軟件中有現成的函數，但是老師的要求是讓學生自己編程來重新實現這些函數的功能，目的在于鍛煉學生的編程能力。如果沒有及時階段的手把手培養，很多同學都不敢想象自己可以挑戰這樣的題目，然而結果是很多學生編寫出了比商業軟件功能更豐富的程序，極大地增強了學生的自信心和對編程的興趣，有學生反映這是對他“觸動極大”的教學環節。

四、結合網絡慕課系統，改善實踐教學效果

在《醫學圖像處理》課程的建設過程中，我們借助網絡教學平臺，完成了網上慕課的建設，將所有實驗課的講解視頻到慕課平臺，供學生們復習使用。這種方式收效良好，學生們為了完成實驗程序的編寫，需要隨時復習老師在實驗課程上的講解，因此慕課平臺中實驗課程的講解錄像的點擊率一直較高，這說明學生們已經自覺地在課后學習編程技巧，并將其運用到大作業的完成中。另一方面，慕課平臺還設置了師生交流討論區，由任課老師在網上及時解答學生的編程問題，這在實驗環節的階段對學生們完成實踐題目起到了積極的幫助。慕課平臺還具備作業提交和批改功能，方便學生上傳電子版的實驗報告，特別是保存已經編寫的程序，為教學資源的積累與管理帶來了方便。

通過對實驗實踐教學的研究和探索，大連理工大學的《醫學圖像處理》課程初步積累了一系列行之有效的教學經驗，形成了自身的特色和優勢，為社會培養出了具有實際工程能力的生物醫學工程本科人才，畢業生得到了社會和用人單位的廣泛認可。我們的教學實踐仍然在繼續，并且還將不斷加強實踐性教學的研究與建設，優化教學計劃與結構，力爭為社會輸出更高質量的醫學影像工程人才。

醫學圖像處理論文:臨床醫學中計算機圖像處理技術的應用

【摘要】 隨著科學技術的不斷發展，我國臨床醫學當中的計算機圖像處理技術也越來越成熟。醫學影像技術的發展就是計算機技術與臨床醫學相結合所產生的。隨著近幾年臨床醫學的不斷完善，計算機圖像處理技術的應用在醫學當中所起到的作用也越來越大。本文基于臨床醫學的角度對計算機圖像處理技術的應用進行分析。

【關鍵詞】 臨床醫學 科學技術 計算機圖像處理技術

當前隨著科學技術的不斷完善，科學技術對各行各業所帶來的改變也是有目共睹的，。因此，我們可以看到在臨床醫學當中，僅僅依靠以往的圖像處理技術是難以跟上時代的。[1]為此，將臨床醫學與計算機技術相融合，多學科的交叉可以促進計算機圖像處理技術的發展。并且，借助計算機圖像處理技術就可以有效地提高臨床治療的質量與安全，提高利用計算機圖像處理技術進行診斷的性。為臨床醫學進行治療提供了十分重要的參考。

一、醫學圖像技術研究

1.1醫學圖像處理技術

現代的醫學圖像處理技術是將計算機圖像處理技術應用到臨床醫學當中，但是有別于以往的傳統醫學圖像，現代的醫學技術可以更加有效地確保各種病理信息的真實與客觀，這是十分重要的。隨著近幾年在當前的醫學圖像處理過程中，醫學的圖像處理技術是需要相應的標準對圖像進行分割的，在臨床醫學當中由于患者的病理特征不同，因此在對患者的病理部位進行圖像分析的時候根據治療的需要，是需要對圖像進行分割的。根據處理對象的角度，對處理對象的整體進行分割，分割為感興趣的區域以及其他區域，針對于某一區域的信息進行完善。因此現代的醫學圖像處理技術不是簡單的處理，而是可以構建起一定的神經網絡和統計學模型，借助這些來實施圖像的分割。

此外，隨著圖像處理技術在醫學當中廣泛使用，需要多種模式的數據加以配合，為了獲得有效地醫療信息，在臨床醫學的計算機圖像處理技術當中圖像的配準是對臨床醫學的研究有著十分重要的作用的。因為在臨床醫學當中對圖像的處理往往是需要進入融合的階段，而圖像的配準則可以讓圖像的融合減少消耗的時間，可以做到和迅速的融合以便幫助臨床醫學進行判斷?？梢钥吹?，圖像的配準可以為圖像融合技術起到了十分重要的預處理技術。

二、計算機圖像處理技術在臨床醫學當中的應用

臨床醫學當中一些特殊的醫學領域是需要借助計算機處理技術來進行的，通過照相機以及攝像機對圖像進行拍，在現階段的醫學領域當中計算機圖像處理技術可以更加廣泛地得到運用。除此之外，計算機可以為使用者帶來更多的便利。計算機技術為圖像拍攝提供了更為專業的鏡頭，這種鏡頭在使用過程當中可以進入人體口腔的各個部位，并且可以全角度的獲取圖像，因此在口腔內科當中得到廣泛的應用。不同的醫學應用所需要的攝像頭也是有所不同的，在臨床醫學當中需要專門配置一套可以插入根管內部的微型攝像頭。這些攝像頭可以在使用當中針對于患者的情況進行適當的移動從而觀察到患者患病部位的詳細情況。在未來的一段時間計算機技術在臨床醫學當中的應用會越來越廣泛。新型的技術雖然可以在短時間內對醫療工作人員的工作效率帶來實際上的改進，但是相對而言，醫療人員的工作素質與工作能力都需要與計算機技術相匹配，也就是醫療工作人員需要了解到計算機圖像處理技術的使用方法，才能夠靈活使用計算機圖像處理技術。計算機圖像處理技術還需要建立起相應的數據處理庫，這是為了讓數據資料可以保留下來，對典型的案例進行分析和總結，找出有效的方法以便于遇到相似的案例進行解決。圖像軟件的使用是需要醫護人員與患者進行溝通的，計算機圖像處理技術的使用也需要獲得患者的同意才能進行下去。[2]

三、臨床醫學當中計算機圖像處理技術的應用前景

在現代臨床醫學當中計算機技術的應用已經不是十分罕見的案例，目前出現了計算機輔助外科手術，指的是，通過現代的數字影像技術對計算機進行處理與分析，在臨床診斷當中需要通過圖像技術對一些原始的數據進行恢復。醫生在給患者進行手術的時候通過計算機圖像技術加以輔助可以極大地提高手術成功的率。讓醫生可以直觀地了解到患者的病情以及病變的位置。為此在有限的空間內進行手術是可以讓計算機圖像技術對空間進行延伸，從而有效地增強了實施手術的度以及精準度。臨床醫學當中的計算機圖像處理技術的應用是勢在必行的，計算機圖像處理技術提供更精準的圖像定位，為臨床治療提供了重要的輔助作用。因此可以看到，臨床醫學當中計算機圖像處理技術的應用前景是十分廣闊的。

結語：文章對計算機圖像處理技術與臨床醫學的結合進行分析，對日后的臨床醫學的應用提供了重要的借鑒與參考。因此可以看到，計算機圖像技術在臨床醫學當中的應用是有著十分廣闊的前景的，并對日后的臨床醫學的發展起到了重要的輔助作用。

醫學圖像處理論文:對醫學圖像處理方法是否屬于可授予專利權的討論

【摘要】在審查實踐中，對于醫學圖像處理方法的專利申請可能會涉及需要判斷其是否屬于"疾病的診斷和治療方法"的客體范疇，而相應判斷不應當只著眼于權利要求書記載的技術方案。本文結合兩個醫學圖像處理方法的案例，討論了如何以從技術方案實質和發明實際要解決的技術問題來判斷該醫學圖像處理方法是否屬于可授權客體。

【關鍵詞】醫學圖像，專利申請，可授權客體

1、醫學圖像處理方法與可授權客體

醫學圖像處理包括醫學成像和醫學圖像處理方法，人們用多種方法產生各類醫學圖像，例如超聲（US）、計算機斷層（CT）等，再利用各種圖像處理方法對成像進行處理，例如增強、分割、目標追蹤等。醫生可利用各種成像結果了解病人的病情，并結合醫學專業知識對病情進行診斷與治療。因此，醫學圖像處理技術的發展對現代臨床疾病的診療和研究帶來巨大和革命性的影響。

就醫學圖像處理領域的專利申請而言，最有可能涉及"疾病的診斷或治療方法"這一類問題，原因在于醫學圖像處理恰好是醫學信息獲取與圖像處理方法的結合。醫學成像是對受檢對象利用醫學成像設備檢測得到的圖像，而對這類圖像的處理通常會重點集中在圖像觀察者（比如醫生）需要突出關注的信息，比如病變區域、器官組織、骨架結構等。

對于診斷方法和治療方法的定義，《審查指南2010》規定了：

"診斷方法"是指"為識別、研究和確定有生命的人體或動物體病因或病灶的過程"， "治療方法"是指為使有生命的人體或者動物體恢復或獲得健康或減少痛苦，進行阻斷、環節或者消除病因或病灶的過程，包括以治療的或者具有治療性質的各種方法。

通常在醫學圖像處理發明申請的審查中，需要審查員對發明申請所要求保護的技術方案本身進行分析，立足立法本意，判斷其是否符合診斷方法與治療方法定義中的各個條件。但在實際審查工作中，對于具體案情的判斷都存在不同的爭議。

下面本文將結合實際審查中的兩個申請案例進行具體分析案例中權利要求所要求保護的技術方案是否屬于"疾病的診斷和治療方法"的不可授權客體。

2 相關案例分析

2.1 案例一：

1. 一種血管內超聲圖像序列中鈣化斑塊幀的自動檢索方法，其特征是，所述方法根據IVUS圖像徑向灰度曲線的斜率值來判斷斑塊是否存在，具體步驟如下：

a、對各幀IVUS圖像進行各向異性擴散濾波，減少噪聲和無用信息，同時保留、增強圖像的邊緣信息；

b、對各向異性擴散濾波后的各幀IVUS圖像進行極坐標變換，將其變換到以圖像中心為坐標原點的極坐標系中，得到極坐標視圖；

c、根據極坐標視圖求得各個角度的徑向灰度變化曲線；

d、初步檢索含鈣化斑塊的圖像：

將每一徑向灰度變化曲線的斜率較大值、即極徑上的灰度跳變極值，與預設的參考閾值進行對比，如果某方向上的灰度變化曲線的斜率較大值超過所設閾值，則初步認定該方向屬于鈣化區域，否則不屬于；

e、精細檢索含鈣化斑塊的圖像：

如果初步認定極坐標視圖中的某列像素屬于鈣化區域，那么判斷其鄰域內的連續n列像素，如果都屬于初步認定的鈣化區域，則該區域屬于鈣化區域，否則該區域不是鈣化斑塊，將最終檢測到的鈣化斑塊的具體位置顯示在圖像中。

通過分析權利要求1-3，其請求保護的是一種血管內超聲圖像序列中鈣化斑塊幀的自動檢索方法，由權利要求和說明書中記載的內容可知，該方法利用計算機技術和數字圖像處理技術對血管內超聲圖像序列中鈣化斑塊幀的自動檢索，因而它是以有生命的人體/動物體為直接實施對象；所述方法根據IVUS圖像徑向灰度曲線的斜率值來判斷斑塊是否存在，并將最終檢測到的鈣化斑塊的具體位置顯示在圖像中，即得到鈣化斑塊的具體位置；雖然該技術方案僅涉及由圖像處理方法對目標鈣化斑塊檢測并定位，但是血管內的鈣化斑塊是由血管壁的粥樣硬化病變的鈣化產生的，直接反映了人體血管內由于脂質代謝不正常、脂質沉著形成程度，即人體血管的健康狀況，該檢測結果可直接用于血管硬化病變的判斷，以及冠心病的計算機輔助診斷和介入治療方案定制。

由此可見，該方法的直接目的是通過分析超聲圖像進行處理判斷是否存在鈣化斑以及對鈣化區域進行識別檢測，得到鈣化斑塊的具體位置，用于進行血管健康狀況和病變程度的診斷，因此屬于影像診斷方法，且該影像診斷方法仍然是以有生命的人體和動物體為實施對象，屬于專利法第二十五條及時款第（三）項所述的疾病的診斷方法的范圍，因此不能被授予專利權。

2.2 案例二：

1. 一種追蹤腫瘤的方法，所述方法包括針對一系列雙平面圖像中的每對當前圖像進行下述步驟：

利用從每對雙平面圖像確定的所述腫瘤的之前的位置、所述腫瘤的3D模型和雙平面幾何性和生成一組分割假設；

基于所述一組假設構造體事前概率；

使用所述體事前概率選擇一對當前圖像中的種子像素；

使用輝度值和所述種子像素構造雙平面雙圖像圖形；以及

使用圖像輝度獲得對應于腫瘤邊界的分割掩模以確定所述腫瘤的當前位置，其中，上述步驟在處理器中執行。

本案例中權利要求請求保護一種"追蹤腫瘤的方法"，在實現該方法時利用雙平面圖像的特征及圖形分割確定圖像中的目標位置。雖然在該技術方案中腫瘤是首先被確認存在并被作為先驗知識用于進一步追蹤，即已經知曉患者腫瘤疾病存在或健康狀況，但該案例仍需從該技術方案的背景技術和發明所要解決的技術問題來輔助理解其技術方案實質是否屬于非授權客體。

出于人道主義的考慮和社會倫理的原因，醫生在診斷和治療過程中應當有選擇各種方法和條件的自由，而本案例中說明書記載了"粒子束放療將帶電粒子傳遞給腫瘤同時使得對周圍的健康組織的傷害最小"以及"由于隨機的全身性的運動，需要在治療期間實時地連續追蹤腫瘤"，也就是說本申請技術方案可以輔助醫生在對病人進行腫瘤粒子束放療時利用該腫瘤追蹤的位置結果對所定位位置的腫瘤細胞實施粒子束放療，因而該方法是以有生命的人體為直接實施對象獲取腫瘤位置的超聲圖像，并為使有生命的人體獲得健康而進行阻斷、緩解或消除病因或病灶的過程，因而屬于為實施外科手術治療方法采用的輔助方法，由此，該組權利要求所要求保護的范圍屬于專利法第二十五條及時款第（三）項所述的治療方法的范圍，不能被授予專利權。

3 總結

通過以上2個典型案例的分析，可以看出審查員在判斷一項醫學圖像處理的發明專利申請是否屬于專利法可授權專利權的客體，應以該專利申請的權利要求所要求的保護的技術方案為主，并結合說明書的內容了解權利要求所要求保護的技術方案所解決的技術問題與直接目的，從而判斷該技術方案是否為疾病的診斷方法或者疾病的治療方法。

需要注意的是。有一類觀點認為，若權利要求只要在撰寫時避開醫學圖像的技術特征，并且避免在權利要求中直接記載與疾病診斷或手術治療相關的技術特征而是撰寫成圖像處理方法，則可以直接認為該權利要求所要求保護的技術方案是屬于純粹的圖像處理方法，排除在不可授權的客體范圍之外。事實上，對于說明書中涉及圖像處理方法可用于疾病診斷和臨床醫療輔助時，即使該專利申請的權利要求書在撰寫時沒有明確記載該部分技術特征，仍有可能屬于疾病的診斷和治療方法的范疇，此時審查員該如何進行判斷和決定需要嚴謹而慎重地思考。

另外，對于與醫學圖像方法對應的成像系統是否屬于授權客體，目前還存有爭議，需要進一步的研究與討論。同時，申請人或人對于醫學圖像專利申請的撰寫應當注意上述問題。

醫學圖像處理論文:醫學圖像處理課程教學模式探索

摘要：在分析了醫學圖像處理課程特點的基礎上，結合醫學院校學生的實際情況，對課程教學模式開展了探索與實踐。通過串燒式的課堂講解和討論、課程實驗、教學環節的實施，設計開發基于matlab的醫學圖像處理教學平臺系統，把教學與學生興趣、能力很好地結合起來，新穎的考核方式得到學生肯定。

關鍵詞：醫學圖像處理；理論教學；串燒；教學平臺

我校在開設《數字圖像處理》課程的基礎上，結合醫學院校圖像處理的對象——醫學圖像（片）的特點開設了《醫學圖像處理》，是計算機各專業及影像學專業重要的專業基礎課程。如何在學習圖像處理技術的同時體現各專業特色，提高學生的圖像處理技術的應用能力，是醫學圖像處理課程建設、課程改革的重要內容?，F就接合經過兩輪的課程教學活動，并融合學生的反饋信息，對該課程進行了教學模式的探索，希望有助于教學效果和教學水平的提高。

1 理論教學

1.1 專業素養的培育[1]

建立在數學及信號處理技術基礎上的醫學圖像處理，以計算機算法為工具，并充分考慮解剖學的知識、臨床醫學的知識，對醫學圖像的采集、傳輸中產生的如噪聲、失真、退化等現象分析處理，以提高醫學圖像的質量，并為后續的圖像感興趣區域的選取，病灶區域的分割等臨床應用提供依據。但《醫學圖像處理》課程涉及的內容多、廣，其中的算法更是以數學公式的推導為基礎。而醫學院校的學生普遍缺乏理工科知識，造成學生對理解抽象概念的困難，很易造成畏難情緒。與此同時，學生對通過本課程的學習對知識結構的構建及就業的幫助心存疑慮。緣于此，授課之初，需要進行專業素養教育。

1.1.1 按專業，分內容克服學生的畏難心理

因計算機專業與影像學專業的培養方向，教學內容和側重點不同，計算機專業專注于各種圖像處理算法和編程實現。而影像專業應從繁瑣的數學公式的推導中解脫出來，而更注重實際應用，并進一步了深化對圖像處理的理解、分析。

1.1.2 課程設置對就業的影響[2]

圖像處理是計算機視覺、模式識別，圖像理解、分析的基礎。熟練掌握各種算法可以為將來從事如指紋、條碼、人臉、虹膜識別、車輛和其他與醫學圖像相關工作提升競爭力。因具有醫學知識背景，也可去醫療器械公司或醫療軟件開發公司，當然因具備醫學知識背景的同時，掌握圖像處理的各種算法及實現為應聘到醫院的醫療技術部門提供了保障，我校已有此專業學生成功應聘三甲醫院的事例。通過這些學生身邊鮮活的事例提高學生的自信心，拓寬學生的思路和視野，引導學生找到自己的發展方向和目標，因此可以更有效地利用時間。

1.2 打破了傳統的章節式教學方法，探索“串燒”式教學

傳統的灌輸式教學中，重點內容并突出，講解中存在片面性，局限性，沒有深挖跨學科知識的內在關系。醫學圖像處理是一個注重實際應用的課程，應根據設置的專業特點設置知識點，并融合基于案例的教學內容，根據其內部邏輯關系“串燒”涉及的相關的知識。

1.2.1 內容選擇上的“串燒”

醫學圖像處理教學的要求是了解醫學圖像的特點和圖像處理的基本概念，掌握醫學圖像（片）處理的基本原理、技巧，能夠利用計算機來完成對各種醫學圖像的處理，現以我校兩專業的兩本不同教材為基礎，在充分涉列大量的醫學圖像處理技術、文獻的基礎上，根據各類知識點間的相關性以及課時要求將課程分為：醫學圖像的描述表達、圖像的運算、圖像的增強、圖像的變換、形態學處理、圖像分割及特征提取等專題。

“串燒”的醫學圖像處理的內容是完成后，接下來考慮如何在傳授知識的過程“串燒”，如在講授醫學影像的運算操作時，如基本的“加”，“減”，“乘”，“除”時，把醫學圖像中的減景技術及數字減影在血管造影中的應用“串”到講授內容中；在圖像的采集表示時，可以“串”進各種成像設備及其成像原理，可以把數學運算中的差分運算內容串入醫學圖像的邊緣檢測算法中。

1.2.2 教學形式上的“串燒”

教學形式上采用了傳統教學方式與“串燒”式教學相結合的形式，講授基本知識時，以傳統按授課方式為主，讓學生了解對醫學圖像處理的整個過程。授課內容中選取了學生感興趣的內容，讓學生們圖書館自己查資料，尋根問源，調動學生學習的積極性，下次課時選一二名學生在課堂上對內容進行闡述，教師對學生闡述的內容進行補充[3]。選擇了圖像表示和圖像分割兩個知識點讓學生在教學過程中的“客串”講授，通過本環節的實施，充分調動了學生的積極性，激發了學習熱情，迸發出許多有趣的想法，可以方便地了解學生對知識的掌握程度與存在的問題，與此同時，結合本課程的特點及影像學專業學生人數較少（08級71人，09級90人）的特點，把課堂教學過程移至計算機機房，可以邊講授邊演示準備好的在臨床中采集到的X 光、MRI等醫學圖片， 讓學生直接觀察對這些圖片進行處理和改善的效果，課堂氣氛非?；钴S，授課效果較好。

1.2.3 充分利用多媒體教學技術，搭建醫學圖像處理平臺[4]。

通過“串燒”方式的實施，使學生通過在課堂上的醫學圖像處理的演示，了解、掌握了各種醫學圖像處理方法和其在醫學臨床中的應用，但眾多算法都需要計算機仿編程仿真實現，為緩解由此給學生帶來的壓力，提高學習效率，搭建了以淋球菌感染圖為例的濟寧醫學院醫學圖像處理演示平臺，學生通過平臺的實用，加深了對所學的醫學圖像處理知識的理解，提高了學生的實際應用能力。

1.2.4 教師的醫學知識積累

我校的信息工程學院的教師承擔著醫學圖像處理課程的授課任務，授課教師雖有較高的計算機編程能力，但缺乏醫學知識，使在為強調應用的影像專業學生上課時，在如何淡化數學推理，著重臨床醫學圖像處理應用中遇到了很大的壓力。特別是在及時輪次的講授醫學圖像分割時，面對一個陌生的醫學圖像，不知道如何選擇圖像的特征點，縱有豐富的編程思想卻無從下手。緣于此，醫學圖像處的授課教師需自覺地將醫學和工程學結合，通過廣泛的與醫護人員的交流，并積極參加醫學相關的知識講座豐富自己醫學方面的知識，我校信息工程學院組織的院內專家、學者的信息大講堂是一有益的嘗試。

2 實踐教學[5]

實驗教學是教學課程的重要組成部分，通過本環節的實施，不僅加深了對理論的理解，同時也培養了學生的獨立思考、創新能力，雖然很多關于圖像處理實驗指導書，但他們中的大多數并不適用于醫學院校的學生，接合醫學院校學生的實際對相關的實驗內容的選取及驗收進行了相應的改革。

2.1 實驗方案的實施

2.1.1 實驗的準備

根據醫學圖像處理的要求，選用了工具箱使用方便，計算能力強的MATLAB軟件作為實驗教學軟件，并準備好醫學圖像（片）的采集。

2.1.2 實驗內容的選擇

實驗內容的選擇上，考慮到不同的專業的特點和醫學圖像處理的內容，選擇了醫學影像的表達，圖像運算，圖像增強，圖像變換，形態學處理，圖像分割，特征提取等內容。根據難易程度分為基本實驗、開放型實驗和演示實驗。讓學生不僅學習圖像處理的基本知識，并能獨立進行實驗設計，使學生快樂的獲取知識，在實踐中提升應用能力。

2.1.3 醫工結合，分工協作

依托我校的教學醫院中的眾多的醫療影像設備，鼓勵計算機和影像專業的學生假期期間多去醫院參觀實習，了解各種醫療設備儀器的功能，工作原理。為開放型實驗的實施做好充分準備。

醫學院校醫學生較大優勢是具有一定的醫學基礎，因此在為學生開設開放型實驗時，充分考慮使醫工學生相結合，每個開放型實驗安排2名影像專業的學生，負責對相關醫學圖片的認識、理解和提煉。4名計算機專業的學生進行相應的編程實現。

2.1.4 實驗的擴展-科學素養的提高

經過《醫學圖像處理》理論的講授和實驗教學活動的實施，學生具備了運用圖像處理的基本理論知識處理具體醫學圖像的能力，為學生提供機會參與任課教師的研究活動，提高實踐能力和創新能力。為學有余力且有興趣的學生開設了基于任課教師的科研項目的課程設計，主要涉及到了涉及醫學圖像處理課程建設、動態醫學圖像處理算法展示又包括下一步醫學圖像處理的實驗平臺的搭建。通過學生的積極參與，一方面，加深了對所學專業知識的理解，同時培養學生主動學習的良好習慣，另一方面通過在理論教學、實踐教學的“串燒”方式的實施，學生的團隊意識得到明顯提升。

3 驗收考查環節

根據專業設置的特點和課時的安排，為反映出學生學習差異性，對傳統的考核方式進行適當的調整，加強實施“一加一減一強化”[6]的系統的評估方法?！耙粶p”：根據學科特點和各業課程設置對學生的要求，在不同專業不同試卷的前提下，改傳統閉卷考試為開卷考試，在心理上減輕學生對數學公式推導和恐懼，也減少了記憶量，使學生可以更專注于醫學圖像處理應用、理解，“一加”，以加強學生的積極思維，勇于表達自己的想法的意識?！耙粡娀保饕笍娀藢嵺`環節驗收的多樣性，根據醫工各專業特點，驗收的側重點體現出差異性。具體做法是，對醫科生實驗結果的驗收，強調理解、臨床應用、效果分析，而對工科生的實驗結果的驗收，主要側重算法的編程實現。如對上圖的淋球菌感染圖進行分割實驗時，以醫科生的圖像的特征選取的有效性、可行性，實驗報告的撰寫為主要對像，而工科生則側重編程實現的效率，當然在后繼的課程建設及課題中，工科學生做的課程網頁，各種算法的flash動態展示也可成為驗收結果，實踐結果驗證了學生對此考查驗收方式給予的肯定。

4 結語

結合我校計算機、影像各專業對圖像處理的要求和數字圖像處理本身的特點，充分考慮醫工學生的差異，對課程教學環節的實施過程進行了探討，把教學、科研及學生能力結合起來，經過三個年級的教學節實施，學生的綜合能力得以提高。與此同時，如何依托醫科院校的醫學優勢，實現醫工間“無縫連接”，培養具有醫學特色的創新人才，必將需長期的探索研究。

[作者簡介]

劉二林（1975.9-），男，濟寧醫學院，講師，控制理論與控制工程專業，主要研究方向：圖像處理、機器視覺、信息處理。

醫學圖像處理論文:遠程高精度醫學圖像處理技術淺論

摘要：遠程高精度醫學圖像處理技術是指滿足醫學質量及其要求，包含醫學完整信息的高質量、高清晰、高的醫學圖像處理技術。它包括醫學影像的采集、圖像縫合、圖像壓縮、圖像存儲、圖像傳輸及其圖像的復原再現的過程。

關鍵詞：遠程醫療；高精度；醫學圖像；處理技術

一、遠程高精度醫學圖像處理技術的概念以及特點

（一）遠程高精度醫學圖像處理技術的概念

遠程高精度醫學圖像處理技術是指滿足醫學質量及其要求，包含醫學完整信息的高質量、高清晰、高的醫學圖像處理技術。它包括醫學影像的采集、圖像縫合、圖像壓縮、圖像存儲、圖像傳輸及其圖像的復原再現的過程。

（二）遠程高精度醫學圖像處理技術的特點

通過國家構建的交互式計算機系統實現醫學圖像的靜動態解析及其多點交互，完成了病理圖像的無縫拼接，完善了醫療衛生事業的信息化、數字化的進程，無疑是中國科學技術的一大進步! 遠程高精度醫學圖像處理技術運用計算機、通訊、 醫學設備和現代技術，通過圖像、數字數據信號、符號等將病人的病歷資料遠距離輸送和傳輸，實現了醫學專家和醫生、病人之間在不同地方直接的交流和診治。

二、國內外遠程高精度醫學圖像處理技術的內容及方法

遠程高精度醫學圖像處理技術與其他圖像處理技術(傳統高清視頻會議系統)的區別和聯系視頻會議系統技術和高清視頻會議系統(NETMEETING)，一般的衛星傳輸，音視頻壓縮技術。

遠程高精度醫學圖像處理技術的幾個重要發展歷程，遠程高精度醫學圖像處理技術的技術實現及其高端設備全自動數字病理切片掃描儀的運用。

三、全自動數字病理切片掃描儀的應用

（一）全自動數字病理切片掃描儀的技術特點

遠程高精度醫學圖像處理技術與其他圖像處理技術的區別和聯系：視頻會議系統技術和高清視頻會議系統一般的衛星傳輸。遠程高精度多路醫學動態解析轉移及多點交互系統、遠程靜態醫學圖像交互式討論系統、遠程病理無縫縫合拼接及診斷數字技術系統病理工作站、遠程手術指導系統、遠程查房系統及其電子醫院數碼技術系統、遠程高精度皮膚檢查系統、體征檢查內鏡系統、遠程醫學影像閱片及討論系統、及其遠程培訓及其教育系統。

實際上遠程高精度醫學圖像的獲得虛擬病理切片是利用電腦控制顯微設備或者CCD鏡頭的上下運動，一張一張的通過面掃描自動采集放大后的圖像，這種信號是計算機能夠識別處理的數字信號，較以前的線掃描有了很大的提高，然后通過儲存自動縫合拼結成一張信息完整的數字病理圖片通過光纖發到服務器上或者其他計算機中，通過圖象處理軟件可以對圖象進行編輯處理，這種能夠虛擬觀察的計算機可以被認為是虛擬顯微鏡，一個很大的圖像通過軟件的處理，可以壓縮以后傳到世界任何一個地方。

總體來說，數字病理切片技術應用顯微圖像數字化目前世界上和國內的應用上還停滯在局部圖象掃描的數字化的水平上，就是通過顯微鏡或者攝象機或者數碼相機中的CCD采集很多張或者上百張用來診斷病情或者做出分析并且復原出病理圖象的照片，遠程診斷和進行專家討論，為專家提供了非常有用而真切的醫學圖像信息，使專家能夠很快地瀏覽圖片上的醫學信息，非常方便而，節省了大量時間和資源，方便了醫生和患者，它的推廣給現代醫學帶來了觀念性的技術變革。

（二）全自動數字病理切片掃描儀的應用實例分析

數字病理切片可以進行遠程會診和遠程診斷病情，醫院可以制作數字病理虛擬切片和一些病理資料通過軟件進行查看和瀏覽，分析和判斷并且得出病情的判斷，醫院可以收集病人會診的病歷資料進行局部的切片掃描，隨意進行放大和壓縮的進行觀察也可以上傳到服務器上，提供給大家查閱，對大病技術特別是腫瘤的病變有了很好的效果，也可以實現資源共享，達到病理資料的電子化、數字化、技術化。

四、高精度醫學圖像數字處理技術的發展展望

南非項目，西部為民工程，云南縣縣通工程，南方醫院工程，協和醫院，中山醫院，瑞京醫院的運用情況，印度運用情況，ATA年會及其科技部國際培訓班情況，人類的安康，天下的福址，解決了人民的看病難看病貴，醫療資源分布的嚴重不均。天正在使用的絕大多數遠程醫療系統采用了兩種不同技術類型。一種叫做存儲和傳輸，用于將數字圖像從一個地方傳到另一個地方。數字圖像在原始拍攝處傳輸到另一個地方，這是一種非實時的典型應用。美國未來學家阿爾文?托夫功多年以前曾經預言：“未來醫療活動中，醫生將面對計算機，根據屏幕顯示的從遠方傳來的病人的各種信息對病人進行診斷和治療，”這種局面己經到來。

醫學圖像處理論文:產前超聲醫學圖像處理

【摘要】 在目前我國所采用的醫學成像方式中，超聲診斷屬于臨床應用中較為常見的一種，以此相對應的醫學圖像自動處理形式可以有效提高綜合的診斷性和診斷客觀性。本文首先從超聲醫學的應用圖像處理原理研究入手，詳細闡述了相關的技術信息以及所具體應用算法，并對超聲醫學設計以及圖像處理手法進行了可行性分析以及實際操作估算研究。此后，以產前的超聲醫學為基礎對該類型技術進行了綜合應用研究，其中包括了標準化切面的自動提取技術和應用生物學研究模式進行參數自動化測量處理。，對產前超聲智能化發展和診斷進步方向進行了完整總結。

【關鍵詞】 產前學 醫學圖像處理 生物學參數測量

前言：出生帶來的生理缺陷是導致新生兒死亡率上升的主要原因，同時也是該部分原因給個人家庭以及集體社會帶來了沉重的負擔和影響，出生生理缺陷引發的新生兒問題發生概率也在逐年上升。目前來看，我國每年新生兒出生缺陷病例總數在逐年上升，同時，因為新生兒出生缺陷而消耗的醫療治療費用也高達百億元，本文首先從超生醫學的相關圖像處理方法入手，之后對該部分技術的臨床應用進行了完整總結。

一、超聲醫學圖像處理方法

1.1計算機的視覺

我國的計算機視覺處理手法與醫學影像研究處理方法的結合一直是一個重點研究課題，同時也對我國傳統的醫學圖像處理技術的發展產生了重要影響。在我國的計算機視覺領域目前已經研究總結了大量有價值的研究方法和研究技術。

1.1.1圖像濾波

超聲的圖像濾波應用主要作用在于過濾掉斑點噪聲。斑點噪聲主要是因為人體內存在很多實際尺寸小于波長的人體組織機構，同時在后向的散射聲波影響下而產生，斑點和噪聲的出現進一步降低了在B超成像過程中的實際圖像對比以及組織內可以提取的詳細信息數據。通過調查研究可以發現，斑點噪聲的模型可以大致劃分為兩個類別：性的隨機模型、長階次非隨機模型、斷階次非隨機模型。目前我國已經采用的多種超聲成像濾波算法都可以實現一定程度的噪聲過濾，并沒有哪一個固定的濾波算法可以實現應用效果發揮，對于固定的圖像成像分析可以采用多種定性以及定量形式進行計算，從而對各類型濾波進行對比分析，所以屬于一種可行性較強的應用方案[1]。

1.1.2圖像分割

醫學的圖像構成處理方法研究過程中，圖像分割一直都是其中一個熱門討論課題。主要的圖像分割目標在于按照合理的規則進行圖像像素類型劃分。早期的該部分技術主要有區域生長以及聚類，主要是借助圖像的灰度信息，但是應用此類方法對于灰度值較為相近的兩種類型物品難以區分，以邊緣檢測的方法進行分析需要結合梯度信息，但是該類型的方法沒有較為敏感的噪聲反應度，同時對于邊緣較為模糊的物體提取存在困難，因為大部分的產科超聲醫學計算機成像質量較差，同時在操作過程中的待分割目標也較為復雜，所以需要利用更加多元化的信息處理方法才能取得更好的分割處理效果。形狀先驗操作形式是在活動的具體輪廓和活動模型的提出而受到重視，以神經網絡信息計算方法為分割的主要目標，同時也可以通過學習一種合理的分割形式來提高分割效果[2]。

1.2機器學習

在我國的產前超聲醫學處理過程中，機器學習都占據重要的地位并發揮著重要的作用，主要是因為機器學習促進了我國的產前超聲診斷以及智能化發展，對于部分沒有充足度和分析推導較為困難的問題，可以利用實際案例中的自動學習算法提高性。近些年來，我國大部分的超聲成像醫學設備開始應用于臨床實踐中，從而豐富了總體的超聲醫學成像數據信息資源，進而也提高了機器學習在產前超聲的醫學應用可行性[3]。

二、產前的應用

國內學者對于標準切面自動化搜索研究成果已經較為豐富，獲得了較大的研究進展，首先，提出了自動化的標準切面模型成像方法，該種方法需要人工進行參考切面處理，同時還應該根據實際的統計方法進行其他類型研究，上述工作多數都是以傳統圖像處理手段為基礎，實際的有效性主要是以假設的正確性為基礎，但是從另一個角度進行分析也難以滿足所以復雜的要求。機器學習主要是可以實現自動化的訓練數據信息提取，通過該種方法可以獲得更加復雜同時性較強的經驗，同時還可以實現系統范化性能的良好實現。

結論：以超聲圖像為基礎的醫學診斷屬于我國當前臨床診斷中的重要方式，基于超聲圖像手段的醫學診斷方式具有受損程度小、及時性強、非侵入等眾多優點，從而讓其在實際的診斷中得到了更為廣泛的發展和應用。本文主要從產前超聲醫學為研究背景，對相關的醫學圖像處理方法以及處理手段的原理進行了綜合分析和闡述，同時也對其中應用的關鍵性技術進行了綜合分析，可以豐富該領域的研究成果。