医学图像范文10篇

医学图像范文篇1

【关键词】行动导向教学法；医学图像处理；教学研究

医学图像处理教学所涉及的内容较为广泛，其中包含了医学图像处理的基本概念、图像分割、图像可视化等内容，具有一定的教学难度。在生物医学工程中，医学图像处理是重要的研究方向和研究分支，医学图像处理课程具有较高的难度，其主要是通过数学方法、数学原理、计算机技术等多学科内容的交叉融合而实现的，对医学影像设备所产生的图像进行分析处理，其中医学影像设备包含了：PET、CT、MRI等。随着医学成像技术和计算机技术的进步，提高了医学图像处理能力，在医学上，医学图像处理技术的应用也越来越广泛，取得了更高的研究价值。在国家教育中，医学图像处理课程的地位日趋上升，为了促进医学图像处理课堂的良性发展，加强教学理念和方法的创新是其中的重要因素之一，随着行动导向教学法的提出，在医学图像处理教学中，加强对行动导向教学法的有效转化，可以提升医学图像处理教学的水平。

1行动导向教学法

行动导向教学法具有复杂性、特殊性等特点，主要是由一系列的技术和教学方法组成，具有较高的应用价值。行动导向教学法的内容繁琐，主要包含了：项目教学法、卡片展示法、任务教学法、头脑风暴法、模拟教学法、案例教学法、文本引导法等，在医学图像处理教学中行动导向教学法的有效应用，具有以下特点：强调了学生在图像处理教学中的主体地位，可以提升学生的自主学习能力；学生可以参与信息收集、方案制定、方案实施、结果反馈等全部教学过程，提高了学生的参与感；学生可以参与到解决问题的过程中，提高了学生的思考能力、操作能力、创新能力等，在培养学生专业能力上具有重要的作用。由于医学图像处理教学具有较高的难度要求，所以在实施行动导向教学模式的过程中，需要注意结合教学实际，根据学生的实际情况制定合理的教学计划，科学的应用行动导向教学。

2在医学图像处理教学方面行动导向教学法的转化

由于医学图像处理的学习具有较高的难度，创新教育方法和观念对促进医学图像处理教学水平的提升具有重要的作用，行动导向教学法的转化主要体现在以下几个方面：2.1创新教学理念。传统的医学图像处理教学理念已经无法适应现代医学教育的需求，传统的“灌输式”教育，忽略了学生在教学中的主体地位，学生的参与感不强，无法调动学生学习的积极性，不能提高学生的学习兴趣，不利于学生成绩的提升。在行动导向教学模式下，应该加强观念的创新和改变，针对医学图像处理的实际情况，在教学中为学生制定课程学习目标，增加学生对专业知识、专业技能的了解，提升学生的操作能力，从而促进学生的专业发展。2.2合理制定课程内容。在医学图像处理中，课程内容复杂多样，例如：图像处理基本概念、图像压缩、图像恢复、图像增强等内容，部分教师在课堂内容的安排上，过分重视了对教材知识点的讲解，而忽略了现实需求，医学图像处理与医学成像技术的发展有着密切的联系，在医学上，传统的图像处理技术已经无法适应现代医学发展的需求，而逐渐发展的模拟手术、虚拟内窥镜等新型医学图像处理技术在现代医学发展中发挥着重要的作用，加强对这些新型技术的教学有利于促进医学事业的可持续发展。在为学生实施行动导向教学的时候，应该加强模拟教学，让学生参与医学图像处理的模拟教学中，提高学生的独立分析处理能力，加强学生对医学图像处理的认识。2.3加强实践。实践是检验真理的唯一标准，教材上的有关知识点均是从实验、实践中得来的，在为学生进行医学图像处理教学的过程中，应该加强实践教学，提高学生的学习兴趣，让学生在实践中找到参与感，调动学生的积极性，有利于提升学生的自主学习能力和操作能力，从而提升医学图像处理的教学效率。

3在医学图像处理教学方面转化行动导向教学法的效果分析

医学图像处理教学是生物医学工程教育体系中的重要内容，在医学图像处理教学中，有效地转化行动导向教学法，一方面，可以提高学生在教学中的地位，提升学生的课堂参与感，有利于学生学习兴趣的提升，从而提高医学图像处理教学质量；另一方面，转化行动导向教学法可以促进医学图像处理教学的可持续发展。

综上所述，医学图像处理教学在医学教育中具有较高的教育价值，在医学上，医学图像处理技术的应用越来越广泛，随着医学成像技术的进步，促进了医学图像处理技术的提高，在医学教学方面需要加强创新和改革，重视转化行动导向教学法，有利于促进医学图像处理教学的可持续发展。

参考文献

[1]湛峤赟.行动导向教学法在高职教学中的应用与研究[J].当代教育实践与教学研究.2016(10):112-113.

医学图像范文篇2

医学图像在获取与传输的过程中，会受到各种形式噪声的干扰。近年来，一些新的滤波技术逐渐受到相关学者的重视并被应用到医学图像的降噪中[1-3]。文献[3]提出的非局部均值(Non-localMeans,NLM)滤波算法考虑了尽可能多的相似性结构信息，但该算法存在耗时、搜寻相似像素不充分的不足。相关文献报道了一些改进的NLM滤波算法，如鲁棒的快速算法[4]、基于核回归的改进算法[5]、基于奇异值分解和K-均值聚类的自适应改进算法[6]、基于矩的改进算法[7-8]。这些改进算法均取得了较好的去噪效果。为提高NLM算法的去噪性能，本文提出一种基于梯度信息的自适应的医学图像去噪NLM改进算法(ANLM)，并通过实验验证了算法的有效性和可行性。

2经典的非局部均值滤波算法

文献[3]中提出的经典NLM算法原理为：含噪图像f{f(i)|iI}的任一像素点i处被滤波的灰度值()fi为：()(,)()jIfiwijfj(1)222,||()()||1(,)e()ijfNfNhwijZi(2)其中，权重w(i,j)满足0≤w(i,j)≤1和(,)1jwij；22,||||为度量像素i和j的相似程度的高斯加权欧氏距离；a为高斯核的标准差，a0；h为控制衰减程度的参数；kN表示中心位于像素k的方形邻域。正则化常数Z(i)为：222,||()()||()eijfNfNhjIZi(3)为避免过加权，当ij时，权重w(i,j)为：w(i,j)max(w(i,j)),ij(4)NLM算法的核心思想是在一个称为搜索窗的大的像素范围内搜寻尽可能多的、与被滤波像素相似或匹配的其他像素参与到滤波过程中，以改善滤波效果。搜索窗内2个像素点i和j的相似性通过称为相似窗的2个邻域Ni和Nj中所有像素点的加权欧氏距离来度量。该距离越小，则i和j的相似程度越高，权重w(i,j)值越大。本文将上述算法称为经典的非局部均值算法(CassicalNL-means,CNLM)。显然，CNLM算法中相似窗的平移操作只能找到位置不同的相似像素，数量相对较少。若能同时对相似窗进行平移和旋转操作，则能找到更多的位置匹配或方向匹配的像素，从而提高算法的性能。本文基于这一思想，利用梯度信息，提出一种自适应的非局部均值滤波算法(AdaptiveNL-means,ANLM）。

3自适应非局部均值滤波算法

3.1算法原理

所提出的ANLM算法将待滤波图像的梯度幅度信息和方向信息引入到了CNLM算法中。对于图像f，像素点i处的梯度定义为：

3.1.1基于梯度幅度的滤波参数选择

对于式(2)中滤波参数h的选择，国内外研究者已做了一系列研究[7,9-10]。本文依据梯度幅度信息选择滤波参数h。具体思想为：由于较大的梯度幅度|f(i)|表明相似窗Ni内可能存在图像边缘或纹理，而较小的|f(i)|则表明Ni为较为平坦的区域。因此，为避免过于平滑图像的边缘或纹理细节，对于较大的|f(i)|，选取较小的参数h；反之，则选取较大的h。本文采用Sobel梯度算子计算梯度。ANLM算法结合一个最佳的梯度优化阈值optiT对h进行多种选择，即：0opti0optiopti00.8|()|1.50.9|()|1.5hfiThhTfiTh≥≤其他(8)其中，0h为CNLM算法所用的h值，0h。这样，对|f(i)|不同的点，选择不同的h值，很大程度上实现了既保护边缘、又平滑噪声的滤波效果。

3.1.2基于梯度方向的更多匹配像素搜索

依据式(7)计算点i处和点j处的梯度方向j,i以及二者之差ji。依据将相似窗Nj绕中心旋转：当大于0时，顺时针旋转；反之，逆时针旋转。旋转间隔为π/4，总的旋转角度为/(π/4)(π/4)。图1给出了Nj相对于Ni的旋转过程。可见，Nj逆时针旋转π/4后，得到jN，而jN与Ni的像素结构完全相同。这样，通过旋转操作，提高了2个相似窗的相似程度，即减小了式(2)中的距离22,||||，找到了平移操作所不能找到的匹配像素点。(a)Ni(b)Nj(c)jN图1相似窗旋转过程图2和图3分别给出了CNLM算法和ANLM算法对于中心像素点的权重分布比较。相比CNLM算法，ANLM算法找到了更多的匹配像素点，这表明ANLM算法具有更好的去噪性能。可见，ANLM算法依据|f(i)|实现了参数h的自适应选择；依据实现了邻域Nj的自适应旋转操作，保证了算法的优越性。此外，考虑到多数医学图像对称或近似对称的特点，搜索窗由中心分别位于i处和与i纵向对称的像素点处的2个方形区域组成，进一步提高了匹配点的数量。

3.2优化阈值T

opti的确定ANLM算法中一个关键点是式(8)中阈值Topti的确定。本文用实验的方法建立Topti与噪声标准差之间的数学模型，从而依据图像噪声实现Topti的自适应选择。具体思想为：对多幅医学图像添加标准差为的噪声得到噪声图像。之后，对每幅噪声图像的梯度幅度|f|进行阈值化，即：||||||0||TffTffT≥(9)选取不同的T，求取使原图像||0f与阈值化||Tf之间的均方误差err最小的T值，作为优化的阈值Topti，即：2opti01argmin((|()||()|))ITTiTfifi(10)即通过最小二乘法确定Topti。这样，选取多个不同的值，得到多个相应的Topti，进而确定出二者的关系模型，作为自适应选择Topti的依据。4.1节详述了具体建模过程。

3.3ANLM算法步骤

ANLM算法的具体步骤如下：

(1)对于像素i和j，依据式(6)和式(7)计算梯度信息。

(2)计算噪声标准差，依据所建立的Topti与模型及式(8)确定梯度阈值化参数Topti和滤波参数h。

(3)依据ji，将相似窗Nj绕其中心旋转/(/4)(π/4)°。

(4)确定中心点与i纵向对称的搜索窗siN。

(5)依据式(1)~式(4)计算i点处的滤波值()fi。

(6)使i遍历像素点集合I中的每一个像素点，重复上述步骤(1)~步骤(5)，得到最终的滤波图像f。

4实验结果与分析

本文将CNLM算法和ANLM算法分别应用于一幅对称的几何图像和2幅医学CT图像的去噪过程中。在图像中添加均值为0、标准差分别为5、10、15、20、25的5种高斯噪声。搜索窗大小为21×21，相似窗大小为3×3。图4为未受噪声污染的原图及=10时相应的包含高斯噪声图像。

4.1优化阈值T

opti的建模根据式(9)和式(10)所描述的理论依据，通过实验建立最佳梯度阈值Topti与噪声标准差之间的数学模型。图5为当σ=10时均方误差err与阈值T的关系曲线，可见，err具有全局极小值。图6为3幅图像Topti与之间的关系曲线。可见，除过几何测试图像曲线上最右边一点(25,37.2)外，Topti与成近似的线性关系。对应于腹部CT图像与胸部CT图像的Topti与近似线性数学模型分别为：optiT1.860.8(11)optiT1.641.9(12)对于该类医学图像降噪时，可将上述2个线性模型的综合作为自适应选择Topti的依据。

4.2算法性能比较

图7~图9分别为3幅图像的CNLM滤波和ANLM滤波结果及相应的方法噪声。比较2种算法所得结果图像的视觉效果可知，ANLM算法明显优于CNLM算法，尤其在图中标注的矩形区域内，后者具有更强的对比度。此外，相对于CNLM，ANLM所对应的方法噪声也更接近于高斯白噪声。这进一步表明了ANLM算法去噪性能的改善。上述结果表明，在引入梯度信息、考虑了相似窗的旋转不变性和自适应地确定滤波参数h之后，ANLM算法在平滑噪声的同时较好地保持了图像的边缘，滤波性能明显提高。

医学图像范文篇3

摘要：非刚性图像匹配问题已成为医学图像分析中一个非常具有挑战性的问题。基于薄板样条插值方法,引入实匹配矩阵,并给出相应配准变换算法，该算法将薄板样条参数表示成仿射分量和非仿射分量，并分别进行求解。与其它非刚性匹配算法相比，该算法不仅保证了对应特征点的双向对应，也实现了自动特征点选择，实验结果令人满意。

关键词：医学图像；非刚性；图像配准；匹配矩阵；薄板样条

1引言

在医学诊断和治疗过程中，常需要对比分析多幅图像，以获得更为精确和全面的信息。图像分析大都要求多幅图像的几何位置一致，因此，配准是医学图像分析的一个重大课题。医学图像配准是指对于一幅医学图像寻求一种(或一系列)空间变换，使它与另一幅医学图像上的对应点达到空间上的一致。这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上有相同的空间位置。配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配。图像配准不仅可以校正病人多次成像间的位置变化，也可以校正由于成像模式本身导致的畸变。对同一个病人的不同时间的图像进行配准，可以了解发育过程及肿瘤病变的病情；对不同人的图像进行配准，去除种族、年龄等临床及遗传差异，从而形成疾病或人群特异性图谱，可用于正常与否的分析；对不同成像模式进行配准，可以获得互补信息。

医学图像配准可分为刚性配准和非刚性配准两类。刚性配准在许多情况下不能满足临床的需要，因为很多形变的性质是非刚体、非线性的。比如为了精确定位MR图像左心室，常常伴有组织磁化系数差异、非水分子的化学位移以及血流流动等因素导致的几何畸变以及由于磁场不均匀、磁场梯度非线性及涡流等导致的探测畸变，因此在放疗计划制定中，将MR图像配准时，不能单纯地使用刚性配准，必须使用非刚性配准。

非刚性配准算法可分为灰度驱动、模型驱动及混合算法三种［1~3］。灰度驱动方法基于数学或统计尺度将一个灰度模式与另一个对准。典型情况下，需要定义源系统与目标系统之间的灰度相似性的数学量度。灰度相似性测度包括象素灰度的均方差、相关或互信息。模型驱动方法首先建立明确的几何模型，以此表示解剖标志。这些解剖标志包括有重要功能的表面、曲线和点。将源系统的解剖标志参数化，与目标系统的对应部分对准，以这种对应关系引导系统其余部分的变换。模型驱动算法包括点约束法、线约束法和面约束法。混合算法是结合使用以上两种算法的方法。薄板样条插值方法是非刚体变换中的一种特殊的变换，它允许局部调整，并符合某种连续性或平滑性要求。第2节讨论刚性能量函数；第3节给出非刚性能量函数；第4节设计并实现一个非刚性配准算法；最后给出实验结果。

2刚性能量函数

本研究之所以采用薄板样条，是因为它的独特性质，就是能够将空间变换分解为一个全局仿射变换和一个局部非仿射变换。Booksteein［4］首先将薄板样条函数应用于标志点的匹配，结果证明它是一个非常有用的形状分析工具。假设在二维空间，已知两个具有N对对应点的点集，Q={Qi，i=1，2，…，n}和P={Pi，i=1，2，…，n}，将点集Q，P表示为：

Q=1x1y1

1x2y2

………

1xnynP=1x1y1

1x2y2

………

1xnyn

下面我们建立从点集P到点集Q的薄板样条映射f(Pi)，由于薄板样条是不对称的，因此从P到Q的映射不能简单地反转为从Q到P的映射。通过最小化下面的能量函数，可以得到一个刚性能量函数：

Etps(f)=∑ni=1‖Q-f(P)‖2+λJ(f)(1)

其中，J(f)=R22fx22+22fxy2+2f2y2dxdy

(1)式第一项代表经过变换的源标志点与目标标志点之间的距离和；第二项代表了获得的变换的不平滑度，也叫惩罚函数。使该式最小化的变换既满足变换后源标志点与目标标志点间接近(近似)的要求，同时也加入了足够的平滑。系数λ(λ>0)表征了近似和平滑之间的相对关系:当λ较小时，获得的变换表现了很好的近似效果;当λ较大时，就获得了比较平滑的变换，对较大的局部畸变进行了调整。薄板函数计算如下：

设z(x,y)=-U(r)=-r2logr2，其中，r=x2+y2，U(r)是构建薄板样条的基函数，设rij=|Pi-Pj|为点Pi与点Pj的欧几里德距离。对分散点数据集Pi进行薄板样条弹性插值后可以得到曲面。插值过程形象地模拟为一个薄金属板在点约束下的扭曲变形，要使金属板在点(xi，yi)处高度为zi，并且该板具有最小弯曲能量，即薄板函数f(x,y)使罚函数J(f)最小。定义n×n矩阵：

K=0U(r12)…U(r1n)

U(r21)0…U(r2n)

…………

U(rn1)U(rn2)…0

V=(z(x1,y1),z(x2,y2),…,z(xn,yn))T

通过解线性方程组（2）可以得到W=(w1,w2,…,wn)T和T=(a1,ax,ay)T

KW+PT=V

PTW=0(2)

W是n×3的非仿射变换形变参数矩阵，T是3×3的仿射形变参数矩阵，K是薄板样条的核，为n×n矩阵。

然后构造函数：

f(x,y)=a1,axx+ayy+∑ni=1wiU(|(xi,yi)-(x,y)|)（3）

此时该函数对于所有i，有f(xi,yi)=zi，并使罚函数J(f)最小。

事实上，直接解方程组（2）是困难的，也不现实，我们将通过迭代求解点集之间的匹配矩阵来求方程（2）的参数W和T。

3非刚性能量函数

由刚性能量函数推导表明，只要已知两个点集之间的对应点，就可以得到它们之间的薄板样条映射参数。但是当对应点未知时，该如何处理呢?传统的方法往往都是手动选点,这种方法费时费力,同时在结构不清的情况下,很难选择到足够多的精确对应点。而且其准确性也只是相对的,误差是不可避免的。文献［10］定义两个点集之间的匹配矩阵M={Mij}：

Mij=1，若点Qi对应于点Pi

0，其他

由于两个点集之间是双向一一对应的，即一个点集中的每个点在另一个点集中至多有一个对应点，反之亦然。匹配矩阵{Mij}具有下面约束：

j，∑N1i=1Mij=1，i，∑N2j=1Mij=1（4）

N1和N2分别是两个点集的点数，将匹配矩阵考虑到式(1)中，得到基于薄板样条映射的非刚性匹配的能量函数为：

Etps(M，T，W)=∑N1i=1∑N2j=1Mij‖Q-PT-KW‖2+λJ(f)(5)

式(5)的第一项,可以使点集P中的点尽可能近地映射到Q中的点；第二项是平滑性约束,用于映射的调整，调整参数λ决定了映射的形变程度,当λ→0时，将得到对应点的精确匹配。

4非刚性配准算法的设计与实现

在保证式(4)的约束下,放松对匹配矩阵的约束,将二值的匹配矩阵转化为连续实数矩阵,即Mij∈{0,1}→Mij∈［0,1］,允许部分匹配的存在,称这样的匹配矩阵为模糊匹配矩阵。由第下面的算法可以看到，随着时间的推移，Mij的值逐渐变大，越来越接近二值矩阵，当时间足够长时，就会得到最终的二值匹配矩阵。

根据匹配矩阵元素的性质，令：

Mij=1‖Q-PT-KW‖2+1(6)

当‖Q-PT-KW‖→0时，Mij→1。所以，非刚性能量函数（4）式可改写为：

Etps(M，T，W)=∑N1i=1∑N2j=1(Mij2(‖Q-PT-KW‖2+1)+2Mij)+λJ(f)(7)

通过EMij=0能够得到使能量函数(7)式极小的匹配矩阵元素Mij。

在第2节我们知道，直接解方程组（2）中参数W和T是困难的，对于仿射变换T的计算是独立于（2）式。

因为二维欧氏空间上的仿射变换可写为：S(Pj)=TPj+A，其中，A=(Δx,Δy)T为平移量，T=kcosθsinθ

-sinθcosθ,平移、旋转、缩放及反射和剪切等是二维仿射变换的特例。此模型中的参数k、θ、Δx和Δy，即为两图像的配准参数。确定这几个参数的步骤为：首先对需配准的两幅图像估计初始值k0、θ0、Δx0和Δy0，建立两个点集的坐标对应关系。计算两幅图像对应点互信息，可得到Δx0和Δy0。对k0、θ0的选取可先确定一个大致范围，然后设定一定的间隔μ作步长因子，设k=μ1k0，θ=μ2θ0，以互信息最大为原则进行迭代搜索，自适应取得最佳值。实际中图像经过预处理后，图像之间的旋转角θ比较小，取值范围为(-π/4，π/4)，就能保证找到正确的θ值。按照最大相关原则迭代搜索，以获得最佳值θ，对k0的处理方法与此类似。

获得了最佳值k和θ后，再对Δx0和Δy0按最大互信息原则沿图像两个正交方向逐像素搜索，以取得最佳值Δx和Δy。

确定了配准参数K、θ、Δx和Δy，就可对图像进行平移、旋转和缩放。将得到的T代入（2）式，求得参数W。W的作用是将图像经T变换后坐标值不落在像素点上的点调整到像素点上。

本研究的算法主要包括以下几个步骤：

①给定特征点集Q和P；

②初始化：Mij=1(全1矩阵)，W=1(全1矩阵),T=0（零矩阵）,A=0（零向量），λ=λ0，N=100，构造初始薄板样条；

③根据仿射坐标最大相关原则迭代计算T，A；

④根据（4）式计算W；

⑤根据（6）式计算Mij；

⑥根据（3）式，构造薄板样条；

⑦如果M满足（4）式约束或迭代次数大于>N，则转⑧，否则转③；

⑧end。

需要指出的是,由于互信息量是统计量,因此我们对标准图确定的点数不能太少，保证互信息量的统计有效性。

5实验结果

图1显示了对一对96×96,灰度级为256级的MRI图像进行非刚性配准的实例。(a)是一幅标准的MRI心脏长轴的一个切片；(b)是一幅有变形的MRI图像心脏长轴同一周期另一个切片,此图像是用图像处理软件Photoshop手动变形处理获得；(c)是标准图像中特征点的选取,图中的小红圆圈为选择的特征点；(d)是最大互信息搜索方法在变形图像上搜索到的对应特征点；(e)是配准结果。由图1(a)、(b)、(e)我们可以看出,经过配准变换后,图1(b)变形为图1(e),与图1(a)已基本完全一致了。通过计算整幅图像之间的互信息量我们得到:图1(a)和图1(b)的互信息量为1.037,图1(a)和图1(e)之间的互信息量为3.44,而图1(a)与自身计算得到的互信息量为3.46。可见,经过非刚性性配准变换,图像达到了较高的匹配精度。

abcde

图1MRI非刚性配准的实例

6结束语

一直以来，学者们提出了各种非刚性图像匹配方法。文献［5］将图像分解为许多子图像，估计每个子图像之间仿射变换，这样用多个仿射变换近似反映整个图像之间的非刚性映射。文献［6］首先从图像中提取出特征点，然后将特征点拟合成曲线或曲面进行匹配。这种方法在拟合的曲线或曲面比较光滑的情况下效果好，但是当图像所包含的形状很复杂时，曲线或曲面的拟合就变得非常困难，这种方法的好处是曲线的匹配相对于点集的匹配要容易些。

最近还有许多非刚性匹配的研究主要集中于非刚性形状的统计特性的学习上［7］，其方法类似于迭代最近点(ICP)算法，是基于局部的启发式搜索。以上这些方法大都存在鲁棒性差，而且通常不能保证图像之间的一一对应和特征点的自动确定。本研究提出了一种通过薄板样条函数来表征特征点集之间的非刚性映射，把该映射分解为仿射变换和非仿射变换，并分别计算求解薄板样条的参数并满足双向对应的约束。

参考文献

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医学图像范文篇4

【关键词】图像分割；医学超声图像；分割算法

1传统图像处理领域中的意识产生图像豆剖

1.1基于边缘检测的方法

基于边缘检测的豆剖方法是通过相邻像素之间的特征的改变来获得不同区域之间的边缘，边缘点的判断依据是检测点的本身和与它相邻的点，具体包括局部微分算子，例如：Roberts梯度算子、Soble梯度算子和Canny算子，面对不同的超声图像，有着不同的算子、通过不同的手段来检查这些边缘点。通过实验表明，边缘检测方法获得边缘信息通常是因为这些信息不够突出而产生的空间，无法形成包围物体的封闭曲线，这就要求根据这些离开的边缘点采用一定的追踪、连接算法规划出有意义的物理范围。同时，噪声增大时边缘检测豆剖方法的图像会形成比较多的假边缘，对去除噪音提出出了比较高的要求。这个问题在医学超声图像豆剖中显得极其重要。

在医学超声波图像中图像豆剖有助于图像的定位、定量分析、定性研究，图像豆剖与后续的分析和处理工作有着密切关系。正确的豆剖是从超声图像中为临床应用，目的是能够准确提取与诊疗相关联的消息同时也是临床中进行定量分析和通过计算机对临床辅助操作中进行每一个时刻的监测、对信息进行精准分析的十分重要的环节。到目前为止，自动或半自动化方面超声图像与CT、MRI之间仍有很大的差异性，但是超声成像因为有独特的无损性、能够随时的都进行检测以及低于平常的价钱，并且在定量分析、实时监控以及医治规划等方面都有很大的发展能力，因此超声图像的豆剖在近年来越来越被人们所关注。因为本身所组成的部分十分复杂，医学超声图像的豆剖在事实上是一件非常难以达到的事情，到现在不就是一个没有被解决的世界性难题。目前，在临床应用中对超声图像系统进行豆剖最为主要的陈海是基于阙值法和大夫手动豆剖两种办法。阙值豆剖法虽然应用简单方便，但是在超声图像中会出现斑点噪音和出现的纹路使得图像不能获得一个较高的清晰度。手动豆剖法在实际操作起来最为便捷，最后得出的结果也可以被接受和采纳，但是沉重的工作量和较长的时间通常会是大夫和病人都难以忍受。因此，用计算机实现自动化和半自动化的工作方法是在临床应用上更快捷，更为高效的实现超声图像豆剖的理想选择。

1.2基于区域生长的方法

区域生长的方法是根据区域内部的均匀性给图像进行豆剖，主要是基于豆剖和合并技术和随机场的技术作为基础。豆剖和合并技术的区域生长法分为合并、豆剖、、豆剖-合并这三种方式。合并的主要方式是将图像分红许多小的基本区域，依据特定的均匀性进行判决从而进行合并，形成一个范围，面积更大的区域。分类的方法是将整幅图像作为原始豆剖图像，如果到豆剖的结果不能保证足够的均匀，就将其豆剖成四个方形区域。合并-豆剖相互结合的方法是将相邻且具有相似特征的区域进行合并，然后将具有不明显均匀特征的区域进行豆剖。这三种方式对图像的质量，尤其是铜与物体内部的灰度均匀性的要求极高，否则很容易出现过甚合并，和过甚分离的情况。对于医学超声图像，极少数人采用这种方式，在使用的过程中，也是与其他方式相结合，所以关于这样的描述少之又少。基于随机场技术的图像豆剖方式是空间区域相互作用模型随机场对图像进行模型的创建，与概率的知识和模拟退火相结合对图像进行细化从而方便豆剖。运用这种方法有时候极易产生错误的分类，对于纹理和范围难以隔绝，因此在超声图像豆剖中的应用需要进一步的分析和探索。为了避免这种错误分类，他需要更加精确的技术进化。

1.3其它豆剖技术

图像豆剖是一个具有较高要求的并且有着十分广泛的应用，许多年来多数的研究人员从以上的几个方面对图像进行豆剖，并且积极的与其它学科的知识相结合对图像豆剖进行尝试，比如创建起积分几何、运用随机理论、采用恍惚理念和时频分析为基础的数学形态学法、神经网络法、恍惚聚类法、小波转变法等，并且得出了一系列的研究结果。作为图像豆剖的一个分支，医学超声图像纷飞的研究与所有的豆剖技术都有交集，但是效果却欠差人意，在临床中难以得到应用和推广。因为本身所组成的部分十分复杂，医学超声图像的豆剖在事实上是一件非常难以达到的事情，到现在不就是一个没有被解决的世界性难题。目前，在临床应用中对超声图像系统进行豆剖最为主要的陈海是基于阙值法和大夫手动豆剖两种办法。阙值豆剖法虽然应用简单方便，但是在超声图像中会出现斑点噪音和出现的纹路使得图像不能获得一个较高的清晰度。手动豆剖法在实际操作起来最为便捷，最后得出的结果也可以被接受和采纳，但是沉重的工作量和较长的时间通常会是大夫和病人都难以忍受。因此，用计算机实现自动化和半自动化的工作方法是在临床应用上更快捷，更为高效的实现超声图像豆剖的理想选择。

2变形模型医学超声图像豆剖

为了解决上述传统图像豆剖技术中出现的困难和问题，在最近几年中，研究人员以形变模型的图像为基础对于豆剖算法进行了更为宽泛的研究和应用，并且取得了重大的进展。接下来对动态规则模型、活动详情模型和水平集模型的超声图像豆剖办法进行讨论。

2.1基于动态规划模型的医学超声图像豆剖

动态规划算法的基本思想：人员在原图像上选择特定的点作为初始点和终止点，对原始图像进行转变从而得到初始价格阵，目标边缘部分对应位置的价格比较低，其他的价格较高，从初始价格阵和规定的初始点计算积聚价格阵，最终由终止点方向反向追踪到初始点，最终获得所需要的范围详情。以往的研究结论中运用DP算法对于不同的医学超声图像进行豆剖并且得到了相对令人满意的豆剖结果。文章对着种算法在医学上的超生图像进行实际的豆剖操作，结果如图一所示。通过实际实验我们不难发现通过算法得到全局的最优解的同时具有一定的抗干扰能力。但是仍旧存在以下几个缺陷：第一点运算量过大：大部分的时间运用的积累价格阵，在运算中遇到了困难。第二点：超声图像通过自身固有的物理特性，产生较大的噪音，所以存在假性边缘，在价格阵中出现条纹状的低价格槽，会对运算造成干扰和影响，难以得到正确的结论。第三点：人工选取的初始点和终止点对结果有着严重的影响，这可以从图一体现出来，不同的初始点和终止点最终的结果也都不尽相同。

2.2基于活动详情模型得到医学超生图像豆剖

活动详情线模型，又被称作Snake模型，自从Kass在1978年提出，这种模型已经整体运用于数字图像分析和对于计算机视觉等方面。依据近些年的研究数据体现出，主动详情线模型有着强悍的提取和追踪特定区域内所想要去的的目标的功能，所以适用于医学图像比方CT、MBI和对于超生图像的处理，从而获得想取得的器官和组织的详情。有研究人员以活动详情模型为基础，对医学超声图像的豆剖进行深入的探索和研究。文章一梯度矢量流主动详情线为模型和基础，对软组织中的肿瘤图像进行豆剖尝试，达到了预期的理想效果。

3讨论和展望

通过分析可以看出，仅仅使用传统的图像豆剖技术对医学超声图像的豆剖通常很难得到令人认可的结果，；最近高速发展的形变模型豆剖技术虽然可以获得不错得医学超声图像，但是仍然存在许多的问题。

（1）外力和运动速度函数的对图像的设计；

（2）能够更好的拓展形变模型；

（3）结合模型的好处，提升豆剖效果，加快豆剖的速率；

（4）从二维向三维豆剖进行推广。重中之重的是要将临床实际与理论相互结合。

4总结

以最近的形势而言，我们可以看到在现在的社会当中。许多年来，大多数的人就人员一直在这个方面进行研究和探索，并取得了一定的成就。但是因为这些方法通常只能对一些特定的应用和目标区域与背景区域有着明显灰差的超声图像具有很好的效果，但是面对多数的超声图像则起不到作用，因此很难在临床中加以应用也得不到人们的认可。但随着近年来一些新兴的科学技术的出现和发展，医学超声图像豆剖也到了高速的发展时期，尤其是几十年发展起来的形变模型例如动态规划法、活动详情模型、水平集等技术的发展表明了发展的方向和趋势，图像豆剖由平面二维豆剖向三维豆剖转变。

【参考文献】

[1]喻艺斌.基于概念的医学超声图像豆剖技术分析[J].医学美学美容（中旬刊），2015，(6).

[2]柳艳.豆剖技术在医学超声图像中的应用[J].中外健康文摘•临床医师版，2008，(4).

医学图像范文篇5

1面绘制三维图像重建

面绘制是三维物体在二维平面的投影，是一种基于体素的表面重建，即直接从体数据提取物体表面的方法。本文以人脑图像为例，应用面绘制里的移动立方体法重建三维图像，通过轮廓提取和等值面明暗显示两个步骤重建三维脑部图像。1.1轮廓提取我们主要提取脑结构的表面形态，不考虑内部结构特征，因此叫轮廓提取。我们对表面轮廓进行采样点提取，采样点是由多个体素组成，一个体素又由8个顶点的多个立方体组成。首先，找到脑部的轮廓区域，计算每一个体素标量值的所有拓扑状态，如果标量值大于轮廓线的标量值，把该体素记为属于轮廓区域内的点，否则标记为轮廓区域外的点。然后，寻找头表面和背景的边界，去掉背景区域，计算头表面的灰度阈值G，在头表面内部的所有像素的灰度值都大于设定的阈值G，在头表面的外部所有的灰度值都小于设定的阈值G。根据各顶点与设定的阈值的关系，把顶点分为2类，分别有黑、白两色表示，遍历立方体的每一个顶点，如果两个顶点的颜色相同，该边上不存在边缘点，否则，在此边上必然有一个边缘点，用直线将遍历后的所有小正方形的边上边缘点连接起来，并对公共边合并，这些连接的线就构成了边界的轮廓线，沿着边界线将背景和头表面区域分离开。处理完一个体素后，前后移动到另外一个体素，当所有的体素都遍历完后，轮廓就绘制出来了。算法的步骤为：（1）选择一个体素。（2）计算该体素中每一个小立方体顶点的内外状态。（3）生成每个顶点的二进制编码的索引值。（4）用该索引值创建树型表，并计算标量值。（5）用树型表计算每个点所连接的边的位置。由于算法过程是对每一个体素单独处理，一些顶点组成的边缘可以会重复使用，在遍历顶点的时候沿着相同的方向进行，通过程序消除重复使用的点即可。遍历所有体素是轮廓提取的重点，本文用查表法遍历每一个体素，将体素的八个顶点与阈值比较后产生一系列的逻辑值构成八位索引值，通过三维图像的256种构型组成一个三角部分的查找表。通过查找表可以直接获得轮廓区域的信息、索引号及指向三角部分的位置，最后找到所有三角部分的位置镶嵌成表面轮廓。1.2等值面的明暗显示为了真实的显示物体表面的情况，使重构的三维图像更直观，本文对用三角片构成的物体表面设置光照效果，还要解决在特定的光照模型下的表面法向量的计算。首先，选择光照模型，采用的光照模型为：I=Ia+(IS-Ia)cosθ，其中，I为物体表面光强度；Ia为环境的光强度；IS为光源的光强度；θ为入射光与表面法向量的夹角。然后，计算表面法向量，先用灰度差分法计算体素顶点上的灰度梯度值，再对八个顶点的法向量进行线性插值就可以得到每个顶点的法向量，把计算得到的法向量值代入光照模型公式，就可以计算出表面物体的光照强度。最后，将其投影在某个特定的二维平面上进行显示，从而得到有光感效果的三维表面图像，重建的轮廓及表面如图1所示。

2体绘制三维图像重建

表面绘制可以有效的绘制物体的三维表面，但缺乏内部信息的表达；体绘制可以直接由体素生成三维物体，能够表达物体的内部信息，传统的体绘制方法主要通过点、线和几何多边形绘制三维物体，但绘制后，图像的真实感欠佳。比如：最大强度投影法重建后可以更直观的观察图像，但是不能从图像上看出沿着光线的最大值，即不能清晰的观察到单个物体及相互之间的空间关系及具体位置。因此，本文提出按照图像顺序进行体绘制，该方法是发出一条光线通过像素进到场景中，然后用某一特定的为计算像素值的函数计算沿光线所遇到的数据，确定图像平面中每个像素值。这样可以清晰的分辨出图像在空间域的具体位置，使绘制后的结果更真实。图1重建的轮廓与表面按照图像顺序进行体绘制也叫做光线投射，先确定图像上的一个像素值，调整好相机的参数后，从相机发出一条光线并穿透该像素，然后用一些设定好的函数计算光线所遇到的数据，得到具体的像素值。选定的函数不同，获得的图像也不同，可以从多个角度去观察图像，图像观察全面。光线投射是重建图像的重要过程，本方法使用一个标准正投影栅格投影。光线具有互相平行的特点，并与视平面垂直，沿着每条光线的数据值是按照一个光线函数处理的，并将其转换为灰级像素值。光线投射有两个主要步骤：首先确定沿光线遇到那些数值，然后按一个光线函数处理这些数值。虽然在实现中这两步典型地是结合在一起的，但这里我们单独对待它们。由于需要按规定的光线函数来确定沿光线提取的数值，让我们通过人脑图像绘制的实例看看几种不同的光线函数对显示结果的影响。假设一条光线通过8位灰度体积数据时的数据值剖面，灰度数据值范围为0~255。图2是使用四个不同简单光线函数转化为灰级值的显示结果。图2四种不同光线函数绘制的结果前两个光线函数，最大值及平均值，是对标量值本身的基本操作。第三个光线函数计算沿光线首次遇到等于标量值为30处的距离，第四个函数使用α合成技术，将沿光线的值看作按单位距离累积的阻光度样本值。并非所有的体绘制方法都可分到按图像顺序绘制。例如，体绘制的错切-变形法将三维视觉变换分解成三维错切变换和二维的变形变换。体数据按照错切变换矩阵进行错切，投影到错切空间形成一个中间图像，然后再将中间图像经变形生成最后的结果图像。这种算法的最主要特点是按照主要的视线方向选择切片数据集和投影数据。当视线的方向变化时，投影方向不一定变化。如果我们从体积的基平面投射光线做正交投影，则相当于使体积错切，使光线变得与基平面垂直。如果所有光线都源自于基平面上体素中同一平面，那么，这些光线与该体积的每个后续平面上的体素相交在连贯的位置上。

3结论

医学图像范文篇6

1医学影像技术常用的计算机图像处理技术

随着科学技术的不断发展，医学图像处理技术是综合各个专业学科的综合性知识技术，在目前的临床治疗上，医生为了能够准确的诊断病人的病情，需要通过一些先进的医疗影像设备进行及时准确的病理分析，而这也是临床治疗中非常重要的一个环节。医学影像不仅能够在临床治疗上提供准确的图像信息，还能够直接的为医生反应出病人的具体情况，直观的对病人信息进行判断。而作为目前现代医学发展中经常运用到的一项技术，为了能够使医学影像技术的应用效果得到保障，需要我们在应用过程中注重对医学影像的图像成像进行分析，真正的为临床治疗找到最佳的治疗方法。从目前我国的医疗事业发展现状来看，在实际的诊治过程中很多医生都开始应用医学影像技术进行诊断病情。例如，目前对于一些内部患有疾病的患者，都需要通过辅助CT、B超等医学影像技术进行对患者的病情分析，可以实现患者病变部位的清晰化成像反馈，为临床诊断治疗提供了巨大的帮助。但是，在受到一些外部因素的影像下，想要将患者的医学影像更加清晰准确的呈现，那么我们必须要对影像技术进行创新，控制相关影响清晰度的各个因素，从而保证医学影像技术能够快速稳定的发展。基于目前这种情况，本文我们通过对计算机图像处理技术进行详细研究，并且通过其中的PS技术、MAYA技术等对目前的医学影像处理技术进行创新，从而提高医学影像处理技术的准确性。

2计算机图像处理技术在医学影像技术中的应用

2.1图像去噪。在传统的医学影像处理过程中，因为很容易受到外界因素的影响而造成图像处理的不清晰。其中因为受到噪声影响导致图像出现明显的噪点非常常见，这对于医生在诊断病人的病情过程中很容易对病人病情做出错误的判断。因此，为了能够提高医学影像处理的准确性与清晰效果，我们必须要对影像处理过程中出现的噪点进行清除，掌握造成噪点出现的原因，然后通过计算机图像处理技术来进行改善，从而使影像根源得到改善，保证了医学影像的清晰效果，还能够保证诊断的准确性。2.2图像增强。随着图像处理技术的不断发展，图像增加是目前现代处理技术中一种非常常见的图像处理方法，能够有效的提高图像的清晰度和分辨率，在实际应用中较为广泛。而对医学影像技术的处理过程中，为了能够恢复医学图像自身的各种真实情况，只有不断减少医学图像本身的各种影响因素，才能够保证患者在进行医学影像诊断的准确性因此，我们必须要加强在医学图像处理中，对图像本身颜色、自身的饱和度以及与图像相关的其他因素的改善，从而保证最终的图像应用效果，实现医学图像的应用和发展。2.3图像分割。随着计算机图像处理技术的不断发展，图像分割技术主要是对图像进行分割处理，而通过有效的计算机图像处理技术的应用可以改变图像自身的差异化，从而保障了在实际的医学影像处理过程中的有效性。通过对医学影像技术的分割处理，能够准确的将图像中的各种信息进行清楚的表现出来，并且还能够运用计算机图像处理技术，将患者进行诊断的明确区域性因素进行详细的分析，从而使我们的医生对患者的病情更加了解。通过我们将分割图像进行应用，可以使其作为临床诊断技术的依据来进行应用，从而有效的保证了患者治疗过程中，对于医学影像技术的更高需求。2.4医学图像的开窗技术。随着计算机图像处理技术的广泛应用，在进行医学影像处理时，能够有效的帮助我们提高医学图像的精准度。其中，开窗技术的应用，就是能够将医学影像中部分线性灰度变换的主要方法，在临床医学影像处理过程中可以通过开窗技术，在不影响视觉效果的前提下将图像的精度进行扩大，保证了诊断的准确性。

3结论

综上所述，随着医学影像处理技术的快速性发展，先进的医学影像技术可以为主治医生提供准确的病情反馈。并且还能够通过计算机图像处理技术加强对医学影响准确度的提升，促进了医学影像技术的创新发展，为我国医疗水平的提升提供有力支持。

【参考文献】

[1]雷力行,黄小华,刘念.医学影像技术专业的教学现状与改革措施[J].科教导刊(上旬刊),2017(10):108-109.

[2]郭建.现代医学技术的异化及其哲学反思[D].中国科学技术大学,2017.

医学图像范文篇7

医学图像资料主要包括各种医学图片、疾病分布图、医学人物肖像图等。这类资料的特点是直观、形象，可弥补文字表达的不足。因此，在教学、科研和学习中，往往需要图像资料来补充、印证。关于这类资料的查找，主要利用的是各种医学图谱，此外还可利用含图的医学工具书或专著。

1.利用医学图谱

例如美国出版的《外科手术图谱》(AtlasofSurgicalOperation)。该图谱介绍的一些高难度而复杂的手术方法图，可供因实践期短、大手术机会少的青年医生参考。

2.利用医学地图集

医学地图集主要可用来查找疾病的分布图。例如欲查我国鼻咽癌的分布图，即可利用《中华人民共和国恶性肿瘤地图集》。

3.利用医学人物肖像集

医学人物肖像集主要可用来查找医学人物的肖像、照片和简历等。例如欲查我国明代杰出的医药学家李时珍的肖像，即可利用《中国历代名医图传》。

医学图像范文篇8

论文摘要：随着医学成像和计算机辅助技术的发展，从二维医学图像到三维可视化技术成为研究的热点，本文介绍了医学图像处理技术的发展动态，对图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。

1．引言

近20多年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，其结果使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。20世纪70年代初，X-CT的发明曾引发了医学影像领域的一场革命，与此同时，核磁共振成像象(MRI:MagneticResonanceImaging)、超声成像、数字射线照相术、发射型计算机成像和核素成像等也逐步发展。计算机和医学图像处理技术作为这些成像技术的发展基础，带动着现代医学诊断正产生着深刻的变革。各种新的医学成像方法的临床应用，使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展，同时将各种成像技术得到的信息进行互补，也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。

在目前的影像医疗诊断中,主要是通过观察一组二维切片图象去发现病变体,往往需要借助医生的经验来判定。至于准确的确定病变体的空间位置、大小、几何形状及与周围生物组织的空间关系,仅通过观察二维切片图象是很难实现的。因此,利用计算机图象处理技术对二维切片图象进行分析和处理,实现对人体器官、软组织和病变体的分割提取、三维重建和三维显示,可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性甚至定量的分析,可以大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。此外,它在医疗教学、手术规划、手术仿真及各种医学研究中也能起重要的辅助作用。

本文对医学图像处理技术中的图像分割、纹理分析、图像配准和图像融合技术的现状及其发展进行了综述。

2．医学图像三维可视化技术

2.1三维可视化概述

医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。从#$/&’(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。

2.2关键技术：

图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的精确度。图像分割是将图像分割成有意义的子区域，由于医学图像的各区域没有清楚的边界，为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题，引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。在实际应用中有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等适用于医学图像分割的具体方法。

由于可以对同一部位用不同的成像仪器多次成像，或用同一台仪器多次成像，这样产生了多模态图像。多模态图像提供的信息经常相互覆盖和具有互补性，为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，需要对各个模态的原始图像进行配准和数据融合，其整个过程称为数据整合。整合的第一步是将多个医学图像的信息转换到一个公共的坐标框架内的研究，使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，称为三维医学图像的配准问题。建立配准关系后，将多个图像的数据合成表示的过程，称为融合。在医学应用中，不同模态的图像还提供了不互相覆盖的结构互补信息，比如，当CT提供的是骨信息，MRI提供的关于软组织的信息，所以可以用逻辑运算的方法来实现它们图像的合成。

当分割归类或数据整合结束后，对体数据进行体绘制。体绘制一般分为直接体绘制和间接体绘制，由于三维医学图像数据量很大，采用直接体绘制方法，计算量过重，特别在远程应用和交互操作中，所以一般多采用间接体绘制。在图形工作站上可以进行直接体绘制，近来随着计算机硬件快速发展，新的算法，如三维纹理映射技术，考虑了计算机图形硬件的特定功能及体绘制过程中的各种优化方法，从而大大地提高了直接体绘制的速度。体绘制根据所用的投影算法不同加以分类，分为以对象空间为序的算法（又称为体素投影法）和以图像空间为序的算法!又称为光线投射法"，一般来说，体素投影法绘制的速度比光线投射法快。由于三维医学图像的绘制目的在于看见内部组织的细节，真实感并不是最重要的，所以在医学应用中的绘制要突出特定诊断所需要的信息，而忽略无关信息。另外，高度的可交互性是三维医学图像绘制的另一个要求，即要求一些常见操作，如旋转，放大，移动，具有很好的实时性，或至少是在一个可以忍受的响应时间内完成。这意味着在医学图像绘制中，绘制时间短的可视化方法更为实用。

未来的三维可视化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。

3．医学图像分割

医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象，图像分割技术主要基于以下几种理论方法。

3.1基于统计学的方法

统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以最大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义Markov随机场的能量形式,然后通过最大后验概率(MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合(SFNM)参数的全局最优值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统最大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为可靠。

3.2基于模糊集理论的方法

医学图像一般较为复杂，有许多不确定性和不精确性，也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中，其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数，用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值，从而得到最优聚类。Venkateswarlu等[改进计算过程，提出了一种快速的聚类算法。

3.2.1基于模糊理论的方法

模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,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、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,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。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而,FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找最优解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局最优解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K-均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K-均值聚类得到聚类中心的次最优解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的最优模糊分割。

3.2.2基于神经网络的方法

按拓扑机构来分,神经网络技术可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。目前已有各种类型的神经网络应用于医学图像分割,如江宝钏等利用MRI多回波性,采用有指导的BP神经网络作为分类器,对脑部MR图像进行自动分割。而Ahmed和Farag则是用自组织Kohenen网络对CT/MRI脑切片图像进行分割和标注,并将具有几何不变性的图像特征以模式的形式输入到Kohenen网络,进行无指导的体素聚类,以得到感兴趣区域。模糊神经网络(FNN)分割技术越来越多地得到学者们的青睐,黄永锋等提出了一种基于FNN的颅脑MRI半自动分割技术,仅对神经网络处理前和处理后的数据进行模糊化和去模糊化,其分割结果表明FNN分割技术的抗噪和抗模糊能力更强。

3.2.3基于小波分析的分割方法

小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具，由于它具有良好的时一频局部化特征、尺度变化特征和方向特征，因此在图像处理上得到了广泛的应用。

小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具，比较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[6

3.3基于知识的方法

基于知识的分割方法主要包括两方面的内容:(1)知识的获取,即归纳提取相关知识,建立知识库；(2)知识的应用,即有效地利用知识实现图像的自动分割。其知识来源主要有:(1)临床知识,即某种疾病的症状及它们所处的位置；(2)解剖学知识,即某器官的解剖学和形态学信息,及其几何学与拓扑学的关系,这种知识通常用图谱表示；(3)成像知识,这类知识与成像方法和具体设备有关；(4)统计知识,如MI的质子密度(PD)、T1和T2统计数据。Costin等提出了一种基于知识的模糊分割技术,首先对图像进行模糊化处理,然后利用相应的知识对各组织进行模糊边缘检测。而谢逢等则提出了一种基于知识的人脑三维医学图像分割显示的方法。首先,以框架为主要表示方法,建立完整的人脑三维知识模型,包含脑组织几何形态、生理功能、图像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光线跟踪”方法,在模型知识指导下直接从体积数据中提取并显示各组织器官的表面。

3.4基于模型的方法

该方法根据图像的先验知识建立模型,有动态轮廓模型(ActiveContourModel,又称Snake)、组合优化模型等,其中Snake最为常用。Snake算法的能量函数采用积分运算,具有较好的抗噪性,对目标的局部模糊也不敏感,但其结果常依赖于参数初始化,不具有足够的拓扑适应性,因此很多学者将Snake与其它方法结合起来使用,如王蓓等利用图像的先验知识与Snake结合的方法,避开图像的一些局部极小点,克服了Snake方法的一些不足。Raquel等将径向基网络(RBFNNcc)与Snake相结合建立了一种混合模型,该模型具有以下特点:(1)该混合模型是静态网络和动态模型的有机结合；(2)Snake的初始化轮廓由RBFNNcc提供；(3)Snake的初始化轮廓给出了最佳的控制点；(4)Snake的能量方程中包含了图像的多谱信息。Luo等提出了一种将livewire算法与Snake相结合的医学图像序列的交互式分割算法,该算法的特点是在少数用户交互的基础上,可以快速可靠地得到一个医学图像序列的分割结果。

由于医学图像分割问题本身的困难性，目前的方法都是针对某个具体任务而言的，还没有一个通用的解决方法。综观近几年图像分割领域的文献，可见医学图像分割方法研究的几个显著特点：（1）学者们逐渐认识到现有任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得比较满意的结果，因而更加注重多种分割算法的有效结合；（2）在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下，半自动的分割方法引起了人们的广泛注意，如何才能充分利用计算机的运算能力，使人仅在必要的时候进行必不可少的干预，从而得到满意的分割结果是交互式分割方法的核心问题；（3）新的分割方法的研究主要以自动、精确、快速、自适应和鲁棒性等几个方向作为研究目标，经典分割技术与现代分割技术的综合利用（集成技术）是今后医学图像分割技术的发展方向。

4．医学图像配准和融合

医学图像可以分为解剖图像和功能图像2个部分。解剖图像主要描述人体形态信息，功能图像主要描述人体代谢信息。为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，常常需要将有效信息进行整合。整合的第一步就是使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，这一步骤称为“配准”。整合的第二步就是将配准后图像进行信息的整合显示，这一步骤称为“融合”。

在临床诊断上，医生常常需要各种医学图像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT以及超声图像等，但无论哪一类的医学图像往往都难以提供全面的信息，这就需要将患者的各种图像信息综合研究19]，而要做到这一点，首先必须解决图像的配准(或叫匹配)和融合问题。医学图像配准是确定两幅或多幅医学图像像素的空间对应关系；而融合是指将不同形式的医学图像中的信息综合到一起，形成新的图像的过程。图像配准是图像融合必需的预处理技术，反过来，图像融合是图像配准的一个目的。

4.1医学图像配准

医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置上的配准，配准的结果应使两幅图像上所有关键的解剖点或感兴趣的关键点达到匹配。20世纪90年代以来，医学图像配准的研究受到了国内外医学界和工程界的高度重视，1993年Petra等]综述了二维图像的配准方法，并根据配准基准的特性，将图像配准的方法分为两大类：基于外部特征（有框架）的图像配准和基于内部特征（无框架）的图像配准。基于外部特征的方法包括立体定位框架法、面膜法及皮肤标记法等。基于外部特征的图像配准，简单易行，易实现自动化，能够获得较高的精度，可以作为评估无框架配准算法的标准。但对标记物的放置要求高，只能用于同一患者不同影像模式之间的配准，不适用于患者之间和患者图像与图谱之间的配准，不能对历史图像做回溯性研究。基于内部特征的方法是根据一些用户能识别出的解剖点、医学图像中相对运动较小的结构及图像内部体素的灰度信息进行配准。基于内部特征的方法包括手工交互法、对应点配准法、结构配准法、矩配准法及相关配准法。基于内部特征的图像配准是一种交互性方法，可以进行回顾性研究，不会造成患者不适，故基于内部特征的图像配准成为研究的重点。

近年来，医学图像配准技术有了新的进展，在配准方法上应用了信息学的理论和方法，例如应用最大化的互信息量作为配准准则进行图像的配准，在配准对象方面从二维图像发展到三维多模医学图像的配准。例如Luo等利用最大互信息法对CT-MR和MR-PET三维全脑数据进行了配准，结果全部达到亚像素级配准精度。在医学图像配准技术方面引入信号处理技术，例如傅氏变换和小波变换。小波技术在空间和频域上具有良好的局部特性，在空间和频域都具有较高的分辨率，应用小波技术多分辨地描述图像细貌，使图像由粗到细的分级快速匹配，是近年来医学图像配准的发展之一。国内外学者在这方面作了大量的工作，如Sharman等提出了一种基于小波变换的自动配准刚体图像方法，使用小波变换获得多模图像特征点然后进行图像配准，提高了配准的准确性。另外，非线性配准也是近年来研究的热点，它对于非刚性对象的图像配准更加适用，配准结果更加准确。

目前许多医学图像配准技术主要是针对刚性体的配准，非刚性图像的配准虽然已经提出一些解决的方法，但同刚性图像相比还不成熟。另外，医学图像配准缺少实时性和准确性及有效的全自动的配准策略。向快速和准确方面改进算法，使用最优化策略改进图像配准以及对非刚性图像配准的研究是今后医学图像配准技术的发展方向。

4.2医学图像融合

图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性,对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。不同的医学影像设备获取的影像反映了不同的信息：功能图像（SPECT、PET等）分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢和血液流动信息是解剖图像所不能替代的；解剖图像（CT、MRI、B超等）以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息，其中CT有利于更致密的组织的探测，而MRI能够提供软组织的更多信息。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起，可以为临床提供更加全面和准确的资料。

医学图像的融合可分为图像融合的基础和融合图像的显示。（1）图像融合的基础：目前的图像融合技术可以分为2大类，一类是以图像像素为基础的融合法；另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像像素为基础的融合法模型可以表示为：

其中，为融合图像，为源图像，为相应的权重。以图像特征为基础的融合方法在原理上不够直观且算法复杂，但是其实现效果较好。图像融合的步骤一般为：①将源图像分别变换至一定变换域上；②在变换域上设计一定特征选择规则；③根据选取的规则在变换域上创建融合图像；④逆变换重建融合图像。（2）融合图像的显示：融合图像的显示方法可分成2种：空间维显示和时间维显示。

目前，医学图像融合技术中还存在较多困难与不足。首先，基本的理论框架和有效的广义融合模型尚未形成。以致现有的技术方法还只是针对具体病症、具体问题发挥作用，通用性相对较弱。研究的图像以CT、MRI、核医学图像为主，超声等成本较低的图像研究较少且研究主要集中于大脑、肿瘤成像等；其次，由于成像系统的成像原理的差异，其图像采集方式、格式以及图像的大小、质量、空间与时间特性等差异大，因此研究稳定且精度较高的全自动医学图像配准与融合方法是图像融合技术的难点之一；最后，缺乏能够客观评价不同融合方法融合效果优劣的标准，通常用目测的方法比较融合效果，有时还需要利用到医生的经验。

在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换在图像融合中的应用，基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视，三维图像的融合和信息表达，也将是图像融合研究的一个重点。

5．医学图像纹理分析

一般认为图像的纹理特征描述物体表面灰度或颜色的变化,这种变化与物体自身属性有关,是某种纹理基元的重复。Sklansky早在1978年给出了一个较为适合于医学图像的纹理定义:“如果图像的一系列固有的统计特性或其它的特性是稳定的、缓慢变化的或者是近似周期的,那么则认为图像的区域具有不变的纹理”。纹理的不变性即指纹理图像的分析结果不会受到旋转、平移、以及其它几何处理的影响。目前从图像像素之间的关系角度,纹理分析方法主要包括以下几种。

5.1统计法

统计分析方法主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系,找出反映这些关系的特征。基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。这类方法一般原理简单,较易实现,但适用范围受到限制。该方法主要适合医学图像中那些没有明显规则性的结构图像,特别适合于具有随机的、非均匀性的结构。统计分析方法中,最常用的是共生矩阵法,其中有灰度共生矩阵(graylevelco-occurrencematrix,GLCM)和灰度—梯度共生矩阵。杜克大学的R.Voracek等使用GLCM对肋间周边区提取的兴趣区(regionofinterest,ROI)进行计算,测出了有意义的纹理参数。另外,还有长游程法(runlengthmatrix,RLM),其纹理特征包括短游程优势、长游程优势、灰度非均匀化、游程非均匀化、游程百分比等,长游程法是对图像灰度关系的高阶统计,对于给定的灰度游程,粗的纹理具有较大的游程长度,而细的纹理具有较小的游程长度。

5.2结构法

结构分析方法是分析纹理图像的结构,从中获取结构特征。结构分析法首先将纹理看成是有许多纹理基元按照一定的位置规则组成的,然后分两个步骤处理（1）提取纹理基元；（2）推论纹理基元位置规律。目前主要用数学形态学方法处理纹理图像,该方法适合于规则和周期性纹理,但由于医学图像纹理通常不是很规则,因此该方法的应用也受到限制,实际中较少采用。

5.3模型法

模型分析方法认为一个像素与其邻域像素存在某种相互关系,这种关系可以是线性的,也可以是符合某种概率关系的。模型法通常有自回归模型、马尔科夫随机场模型、Gibbs随机场模型、分形模型,这些方法都是用模型系数来表征纹理图像,其关键在于首先要对纹理图像的结构进行分析以选择到最适合的模型,其次为如何估计这些模型系数。如何通过求模型参数来提取纹理特征,进行纹理分析,这类方法存在着计算量大,自然纹理很难用单一模型表达的缺点。

5.4频谱法

频谱分析方法主要基于滤波器理论，包括傅立叶变换法、Gabor变换法和小波变换法。

1973年Bajcsy使用傅立叶滤波器方法分析纹理。Indhal等利用2-D快速傅立叶变换对纹理图像进行频谱分析,从而获得纹理特征。该方法只能完成图像的频率分解,因而获得的信息不是很充分。1980年Laws对图像进行傅氏变换,得出图像的功率谱,从而提取纹理特征进行分析。

Gabor函数可以捕捉到相当多的纹理信息,且具有极佳的空间/频域联合分辨率,因此在实际中获得了较广泛的应用。小波变换法大体分金子塔形小波变换法和树形小波变换法(小波包法)。

小波变换在纹理分析中的应用是Mallat在1989年首先提出的,主要用二值小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT),之后各种小波变换被用于抽取纹理特征。传统的金字塔小波变换在各分解级仅对低频部分进行分解,所以利用金字塔小波变换进行纹理特征提取是仅利用了纹理图像低频子带的信息,但对某些纹理,其中高频子带仍含有有关纹理的重要特征信息(如对具有明显的不规则纹理的图像,即其高频子带仍含有有关纹理的重要特征)得不到利用。使用在每个分解级对所有的频率通道均进行分解的完全树结构小波变换提取特征,能够较全面地提取有关纹理特征。

由于医学图像及其纹理的复杂性，目前还不存在通用的适合各类医学图像进行纹理分析的方法，因而对于各类不同特点的医学图像就必须采取有针对性地最适合的纹理分析技术。另外，在应用某一种纹理分析方法对图像进行分析时，寻求最优的纹理特征与纹理参数也是目前医学图像纹理分析中的重点和难点。

6．总结

随着远程医疗技术的蓬勃发展，对医学图像处理提出的要求也越来越高。医学图像处理技术发展至今，各个学科的交叉渗透已是发展的必然趋势，其中还有很多亟待解决的问题。有效地提高医学图像处理技术的水平，与多学科理论的交叉融合、医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。多维、多参数以及多模式图像在临床诊断（包括病灶检测、定性，脏器功能评估，血流估计等）与治疗（包括三维定位、体积计算、外科手术规划等）中将发挥更大的作用。

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医学图像范文篇9

神经网络技术指的是人工神经网络（ANN），其是一种模拟生物神经系统原理而构建的一种新型智能信息处理系统，简称神经网络。自上世纪40年代ANN概念的提出，发展至今日ANN已在诸多领域实现应用，在解剖学、生理学、社会学等研究中均有良好表现，随着ANN技术的逐步开发，其在临床医学领域也有所应用，如疾病预报、方剂配伍、医学图像处理等。神经网络的应用为临床医学的研究与发展提供了一个新的平台和方向。

2神经网络的特点

ANN是利用大量的简单基本元件（神经元）联结而成的自适应性动态系统，虽然单个神经元的结构、功能较为简单，但大量的神经元组合后就具备了处理复杂信息的能力，从而能够模仿人脑的部分结构或功能，最终以人脑的逻辑完成信息的收集和处理。因此神经网络的特点与其神经元数量、结构、单一神经元功能有关，从整体上概括来说，神经网络主要有以下特征与功能（不同类型神经网络的共同特征）。

2.1学习能力

学习能力是神经网络的基本特征，其具备一定程度的自动学习功能。在特定算法的影响下，神经网络可以通过不断运算和识别某一信息来提高计算速度，慢慢积累并掌握各类信息的特点、特征，从而大大提高识别准确度。2.2存储和联想联想存储是一种特殊的思维逻辑模式，比如看到苹果就会流口水，就是一种特定的联想存储，神经网络的反馈机制就是基于联想存储功能实现。这种联想存储功能能够快速实现图像的对比和匹配，从而服务于临床诊断。

2.3高速处理能力

神经网络虽然是模拟人脑神经系统构建，具备了人脑的部分功能，同时也不存在人脑计算的某些局限性，因此其在信息处理上更不容易受到干扰，信息的收集速度、处理速度、计算速度均较快，同时通过相应设定还可特化神经网络的某一种功能，使其对特定信息处理的精度、准度更上一层楼。

3神经网络在医学图像处理中的应用

3.1图像分割

医学图像分割是医学图像分析与理解的基础工作，通过图像分割个可以将庞大的医学图像分解成多个部分，实现局部放大和读图，从而提高读图的准确度和精确度。传统医学图像分割主要采用灰度特征和边缘检测法实现，但受限于医学图像本身的分辨率和功能性差异，这种分割方法有些时候难以检测到异常组织或病灶。而神经网络能够有效提高数据的采集、处理和输出能力，如果将这种能力与医学图像分割技术相结合，将大大提高医学图像分割的效率和质量。临床中有专家尝试将ANN技术与传统X线、CT、MRI等技术结合以开发ANN在医学图像分割中的功能性。如Kuo曾采用分水岭分割法与模糊Hopfield神经网络算法相结合，以进一步缩小医学图像分割的最小分割区域，然后采用空间信息和搜索类聚的方法提高图像分析质量，同时配合其他算法辅助图像分割与图像分析，结果发现通过量化神经网络的基本结构，充分调动算法的全局搜索能力，可大大提高医学图像分割算法的性能，从而实现精准分割、自适应型分割，以满足临床诊断。此外，在乳腺癌的筛查中，ANN有活跃表现。众所周知，微钙化是乳腺癌的重要图像特征，通过特定方法可以有效检验微钙化，但仍存在较高的漏诊率或误诊率。利用ANN对X线可大大提高X线图像分析效率，搭载相应算法后，ANN可自动识别并分别乳腺X线中的可疑区域，达到更高的诊断速度和准确率。Powell在其报道中指出，利用ANN构建的乳腺X线分割算法只需要进行输入和输出设定就超越向量机分割法，在经过训练后，ANN的学习能力、联想存储发挥作用后，甚至可在数秒内就完成乳腺癌的X线筛查。与传统图像分割算法相比，神经网络的图像分割具有无可比拟的优越性。神经网络经过训练后，可以快速实现数据-图像的对比匹配，使得诊断效率大大提高；同时神经网络图像分割不依赖于灰度和边界限制，无需从概率分布下手，使得分割后的区域图像更符合真实情况，使得图像诊断准确率进一步提高；此外，ANN算法不易受到外部因素的影响，如噪声、辐射等，从而使得分割后图像伪影、虚影更少，大大降低了图像的不确定性因素影响。

3.2神经网络在医学图像配准中的应用

医学图像配准是医学图像处理的核心，也是通过医学图像实现疾病筛查和诊断的关键所在。简单来说，医学图像配准就是将扫描获取的图像和已有的图像资料进行比对和匹配，然后对图像进行性质判断，从而实现疾病诊断。传统的医学图像配准算法主要傅里叶变换、互信息两种，这些配准方法具有计算量大、耗时久、效率低的局限，尤其是在解剖生理学特征较复杂的医学图像配准中，传统算法还存在准度低的问题。ANN的使用改变了医学图像配准的临床格局，其大大提高了图像配准的效率，尤其是在解剖生理学特征较复杂的医学图像配准中，如颅CT、颅MRI的图像配准。Liu曾使用神经网络技术规范医学图像3D模型的坐标方向，然后利用ANN的学习能力和权值来尝试更高效率的配准，结果发现以ANN技术为核心进行算法优化后大大提高了配准的效率和准确度，其中配准时间最高可缩短80%以上，准确度最高提升100%，但是这种算法受限于提前输入的模型数系规模，对特定图像配准的效率较高，但随着分辨率的增加配准速度呈指数降低，这提示现阶段ANN技术在大规模数据处理上仍存在局限性，但可通过持续的训练来扩大联想存储克服这一弊端。另外，有学者发现，ANN下的图像配准算法和系统具有极强的稳定性，几乎不会出现顶点噪声和局部噪声的问题，这提示在图像配准中ANN技术也可有效避免外部因素对其性能的干扰，在未来的研究中可尝试利用ANN的稳定性与其他高效率配准方法的结合使用，来最大限度提高医学图像配准效率和精准度，为临床诊疗活动提供可靠的指导，这也是未来ANN在医学图像配准领域研究的重点内容。

3.3神经网络在CAD中的应用

CAD是医学图像处理的关键环节，指的是通过影像学或特定技术对医学图像进行处理，分析医学图像的特征然后结合已有数据或模型进行计算和分析，从而得出结论的过程。简单来说，CAD就是利用医学图像自动诊断的过程及结果，其能够避免人为因素对医学图像分析和判断的局限性，从而减少漏诊和误诊，提高医学图像的临床使用效率和影像学检查的可靠性。ANN技术应用于CAD的研究起步于上世纪80年代，多见于胸部疾病诊断和神经系统疾病诊断，在肺栓塞、胃癌、乳腺癌临床诊断中广泛应用，如多层传感器、径向基、BP神经网络、概率神经网络均是临床中较为常见的神经网络在CAD中的应用形式。Papadopoulos曾以ANN为基础，建立了一套混合只能系统来提高医学图像处理和临床诊断效率。这套系统同时搭载了神经网络和传统医学图像CAD规则，两者结合之下CAD运算效率极高，取得了远超过预期的结果。他利用这一系统进行乳腺癌筛查和诊断，结果发现该系统可至少诊断出7种不同类型的乳腺增生或肿瘤，包括6种良性增生和1种恶性结节，准确率最高可达99%，这一数据远优于常规CAD算法或人工读图。Cascio则利用ANN技术建立了一种可疑图像搜索算法，其能够对每个疑似区域的图像特征进行抽取，然后利用ANN分析其中存在病变的风险，对于高风险地区进行多角度分析来最大限度检测潜在的、隐匿的病灶，但其在研究也发现ANN在隐匿病灶识别中的不足，若存在类型未知的隐匿病灶，ANN的自适应调整反而会降低识别效率，此外ANN对不规则肿瘤的识别效率也相对较低，远不如人工识图或其他传统算法。虽然现阶段ANN在CAD中的应用较为有限，但是ANN具有较强的非线性映射功能和自适应的学习能力、联想存储能力，在CAD中有良好的应用前景，随着研究的深入，ANN必将在CAD中全面推广，以更好地发现诊断规律、提高诊断效率。此外，ANN与其他技术具有良好的兼容性，可与其他技术共同使用，如和符号推理技术相结合提高ANN的可理解性、和粗糙集理论技术结合提高ANN的训练效率等，这些都是值得研究的领域。

结语：

医学图像范文篇10

关键词：超声；住院医师；超声报告

质量控制评分系统住院医师规范培训已在全国医学院校陆续展开，是医学生毕业后教育的重要组成部分，也已经培养出许多综合素质强、临床技能优秀的住院医师，住院医师规范化培训政策的积极作用已初现端倪[1]。超声医学科轮转实践是住院医师规范化培训中不可忽视的一大环节，无论是医学影像专业的住院医师还是临床专业的专业医师都应当具备超声医学科轮转实践经验。

一、超声医学规范化培训住院医师超声诊断和报告书写中的常见问题

我们将我院超声医学科2016年9月—2017年8月期间的超声报告及临床诊断、复查对比及穿刺或手术病理结果随访并进行归纳整理，发现超声医学规范化培训住院医师在超声诊断操作和报告书写中的常见问题可分为以下几个方面：（1）未仔细核对检查申请单，致病人信息不一致或检查部位错误，导致较严重错误。（2）超声报告书写不规范，不符合超声基本术语要求，或误用放射诊断术语描述超声图像。（3）报告书写不认真，将某些脏器如胆囊、肾脏、甲状腺等已手术切除者，仍在报告中按正常器官描述。（4）图像存储数量偏少，未留存重要阳性或阴性图像致漏诊或错诊发生。（5）仪器调节不正确致使留图不标准美观，或诊断及测量结果出现偏差。（6）报告错别字较多，测量单位书写错误，致使语句不通顺或前后不符，甚至导致临床医生对病情判断出现较大出入。

二、原因分析

1.超声医学规范化培训住院医师的超声理论实践水平不足影响操作及诊断水平。超声医学规范化培训住院医师大都是刚刚离开医学院，对于影像医学尤其是超声医学的认识很少，超声医学又仅占医学影像学教材的很少一部分章节，对于超声诊断的实际操作缺乏实质性的体验，超声医学专业住院医师在刚进行超声科轮转时也十分生疏，对于非超声医学专业或非医学影像专业的住院医师而言难度更大。超声图像是探头声束方向上的脏器切面，手法不同所得的脏器切面也不同，不如X片、CT等放射学图像直观，也缺乏统一标准，初学者容易手法不到位、留图较少或图像不标准，导致诊断出现失误。不同于放射影像学，超声医学的仪器操作和疾病诊断由同一医师完成，这就要求医生既要会看图像，又要会调节仪器，初学者接触超声设备时间短，仪器使用调节不当就会导致留图不标准、诊断出现偏差。超声医学依靠声波发射及接收进行影像诊断，有其专用的影像学术语，如“回声”“频谱”等，放射科则使用如“密度”“显影”等，初学者容易混淆导致报告书写不规范。2.超声医学规范化培训住院医师诊断及报告书写不熟练不细致以致错误发生。超声医学规范化培训住院医师由于对超声图像熟悉程度不高，同时操作不熟练，进行甲状腺、乳腺、肾脏等左右对称器官的检查操作时，容易在跟报告记录者交流时出现口误或自己书写时产生左右混淆的错误，如果留图上无体表标记也难以核对正确与否，从而导致报告最终出现左右不分的严重错误。超声图像的分辨率较高，测量可精确到毫米级别，初学者书写报告时不细致或对测量精确度认识不足，会导致测量单位书写错误，因此失之毫厘、谬以千里，给临床诊断带来不必要的麻烦。综合三甲医院的门诊住院病人量多，超声医学科工作量过大，医生在实际操作时所能给予患者的扫查、诊断时间有限[2]，加上诊断过程中经常受到病人的询问致使注意力分散导致留图不足、诊断错漏的情况也时有发生。报告记录者或操作者本人书写报告时在电脑上打字过快，少数人语文水平不高等原因也常容易出现一些错别字、白字错误。

三、超声报告质量评分系统在超声医学住院医师规范化培训中的运用

1.建立超声报告质量评分系统。将超声报告结果评价分为报告质量和图像质量两个部分，每部分设为不合格、合格、优秀三个等级。各等级评分条款如下：报告质量不合格———（1）未核对病人信息，致病人身份错误；（2）未按照申请单要求检查对应部位；（3）未复习既往报告或询问病史致检查结果前后不一致；（4）检查不仔细致漏诊较大病灶；（5）所查脏器已手术切除仍描述正常；（6）单位错误；（7）方位错误。报告质量合格———（1）未按照报告系统既有模版描写；（2）超声描述不规范；（3）超声描述与留图不符合；（4）超声诊断不规范；（5）条理不正确；（6）排版错误；（7）字词错误。报告质量优秀———未出现以上各种问题。图像质量不合格———（1）未储存重大阳性图像；（2）存图无标识且图像无法辨识左右。图像质量合格———（1）未储存重要阴性图像；（2）图像标识不准确；（3）探头及仪器预设不正确；（4）B模式参数调节不正确；（5）PW参数调节不正确；（6）CDFI参数调节不正确。图像质量优秀———未出现以上各种问题[3]。2.对超声医学规范化培训住院医师的超声报告定期进行质量打分，总结指正。由高年资主治医师或主任级别医师组成超声医学科质量控制小组，每天安排一个班次，对超声住院医师的报告进行检查。每次由电脑随机抽查50份超声报告，质控医生根据报告和图像质量进行打分，对照超声报告质量评分系统的各项条款进行比对，将每份超声报告按照报告和图像的优秀、合格、不合格三个等次进行评价，评价结果在超声报告质量评分系统存档，每月月末总结。同时根据临床医学院的住院医师培养计划，我们对第一年轮转的超声住院医师安排了一对一的带教老师跟班学习，对超声医学住院医师进行培养、指导和考核。每名轮转医生都会在具备带教资格老师的指导下按正确的思维规律进行诊断思维，学习超声检查方法和报告书写[4]。

四、取得的效果

超声报告质量评分系统的运用使质量控制全面实施于整个超声诊断过程，取得了良好的效果。超声科规陪医师在轮转的过程中需要学会仪器的基本操作方法，会使用会调节，为以后的日常工作打好基础；超声图像质量评分系统的应用使得超声诊断留图有据可依，帮助超声科轮转医生按照规范留存超声图像，操作手法得到了相应的提高，标准美观的图像也更有利于病人得到准确的诊断。超声医学科带教老师根据所带规陪医师的每月质量打分总结进行针对性的指导和培训，极大地提高了带教成效，使得规培医师的超声操作水平和诊断思路也有了长足的进步。综上所述，超声报告质量评分系统的应用极大地提升了超声医学规范化培训住院医师的报告质量和诊断水平，具有广泛的应用价值和推广前景。

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