图像处理在医学上的应用.doc

数字图像处理在医学上的应用徐 胜 632081101020 控制理论与控制工程摘 要: 本文介绍了数字图像处理技术在医学中的应用。并且举例采用显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体微血管图像在对采集的图像进行二值化。图像处理技术也是医学影像学的重要组成部分，在人体信息可视化的基础上,进一步分析、识别、分割、理解、分类等,以便医生更加直观利用信息做出临床诊断。 在医学教学、研究中具有广阔的应用价值。关键词: 数字图像处理; 二值化; CCD数字图像采集;1引言自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容，抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性，例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。2人体微血管显微图像的采集人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。图1显微光学系统与图像采集系统示意图为实现人体微小血管显微图像的血管直径测量整个系统图像采集和处理的具体流程如下图像采集预处理二值化提取中心线直径。2.1图像采集通过显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体手指甲襞处微血管图像如图2所示.图2中浅色部分为周边组织深色弯曲部分为微循环血管。图2人体手指甲襞处微血管图像2.2预处理由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,通过预处理将采集到的人体手指甲襞处微血管图像进行去噪处理和灰度变换增强处理可增加图像的对比度利用图像灰度直方图可以直观看出图像中的像素亮度分布情况大多数自然图像由于其灰度分布集中在较窄区间引起图像细节不够清晰采用直方图修正后可使图像的灰度间距拉开或使灰度分布均匀从而增加反差使图像细节更加清晰以达到增强的目的1-3,由图3可见采集的图像经灰度变换增强处理后明显变清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。（a）增强处理前（b）增强处理后图3增强处理前后图像灰度变化3图像处理 3.1微血管图像的二值化二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作 其中结构元素是一个用来定义形态操作中所用到的邻域的形状和大小的矩阵该矩阵仅由0和1组成可以具有任意的大小和维数数值1代表邻域内的像素在MATLAB图像处理工具箱中进行膨胀操作时输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最大值 在二进制图像中如果任何一个像素值为1那么对应的输出像素值也为1而在腐蚀操作中输出像素值是输入图像相应像素邻域内所有像素的最小值 在二进制图像中如果任何一个像素值为0那么其对应的输出像素值也为09，在合适阈值的基础上选取适当结构因素合理利用膨胀填充滤波腐蚀等操作逐步处理从而得到最终二值化后的微血管图像如图4所示。图4二值化后的微血管图像3.2中心线的提取基于Hessian矩阵的中心线提取理论依据为：令I(x，y)表示在(x，y)坐标系下的灰度值，那么微血管图像I(x，y)可以看作是一个三维曲面4 即:(x，y，z）z=I(x，y) (1) 这个三维曲面的曲率可以用Hessian矩阵来定义: (2) 由于血管截面的灰度值呈高斯分布为了提取微血管的灰度信息便于进行计算笔者采用高斯函数对图像的二阶微分做卷积，即： (3)式中a，b表示x，y的某一个取值。对于血管中心线上的点，其绝对值较小的特征值对应的特征向量表示曲面曲率小的强度和方向；而绝对值较大的特征值对应的特征向量表示曲面曲率大的强度和方向，这两个特征向量正交。利用Hessian矩阵跟踪二维微血管图像中心线主要包括以下步骤：(1)设微血管上的任意一点P，其坐标为(x，y)，将其Hessian矩阵的两个特征值按照从小到大的顺序排列，即，并且不同特征值对应的特征向量为，则与决定了与中心线垂直的横断方向。(2)如果点P满足以下条件,则P点为微血管中心线上的点:,其中为点P的梯度; 。据此构建出的微血管图像的中心路径如图5所示。图5二值化后的微血管图像提取中心线3.3直径的测量沿微血管中心线方向测量血管图像垂直中心的径长作为微血管的直径。对管袢附近的微血管进行多次测量，计算出这些测量值的平均值作为最终微血管管袢的直径。图6为微血管轮廓与提取的中心线示意图。图6为微血管轮廓与提取的中心线示意图设为中心线上任意一点利用中心线上的多点拟合获得直线的斜率从而进一步获得中心线的垂线方程为: (4)由中心线上点出发分别向两个方向搜索中心线垂线与边界的交点 当搜索到的点D为边界点并且该点到垂线的距离满足: (5)根据搜索得到的两个相交点为 和按下式计算点处微血管的直径为: (6)图7为计算微血管直径的示意图: 图7为计算微血管直径的示意图4 医学图像处理的应用和意义在人体手指甲襞微血管管袢直径测量的整个过程中完全使用计算机进行图像的采集预处理以及微血管的分割提取二值化和计算排除了人为测量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极大地提高医学临床诊断水平,而且能为医学培训、医学研究与教学、计算机辅助临床外科手术等提供数字实现手段,为医学研究与发展提供扎实的基础,具有不可估量的价值。下面列出医学图像处理的一些具体应用和意义。4.1辅助医生诊断通过图形图像技术,可以对医学图像进行缩放、旋转、对比度调节、三维重建等处理,便于医生从多角度、多层次进行观察和分析,对病变区进行定性定量分析,从而提高医疗诊断的准确性和正确性 。4.2仿真多角度扫描这一应用在CT扫描中有着重要意义,由于X射线对人体的损害较大,因此不可能对患者进行多角度的扫描,通过三维图形图像技术,可以对原始数据进行多角度重组,仿真多角度扫描。该技术也称为虚拟切割。4.3放射治疗在这个领域中计算机技术主要用来进行精确定位,根据影像数据得到的图像,确定进行放射性治疗的特定部位,从而引导仪器进行精确定位,避免正常组织遭受不必要的放射性照射。4.4手术教学训练通过断层扫描技术可以获得一系列人体某个部分的二维切片图像。对这些切片数据进行计算机三维重建,能够获得人体部位的三维模型,医生可以对三维模型进行手术仿真。在虚拟环境中进行手术,不会发生严重的意外,能够提高医生的协作能力,尤其在修补术方面有着重要的应用前景 。4.5辅助手术计划和手术导航计算机辅助手术计划系统根据患者影像数据在术前规划手术方案,甚至进行手术模拟, 以提高手术成功的几率。计算机辅助手术导航系统根据患者在术前的影像数据构建手术部位的解剖空间,并将其和由定位技术控制的实时手术空间相重叠,由此引导手术按预定的正确进程进行5。这个系统常和计算机辅助手术计划系统结合在一起使用。由于计算机的介入,使得传统的外科手术可以更加精确, 对患者的损伤更加微小。4.6虚拟内窥镜现有的内窥镜技术存在一个共同的缺陷,就是必须往患者体内插入内窥探头。一般来说,探头都是机械装置,因而会给患者带来很大的痛苦。计算机虚拟现实技术的出现为减轻这一痛苦带来了可能,这就是虚拟内窥镜技术。虚拟内窥镜技术可以检查传统方法无法到达的区域,甚至深入实体内部进行观察,还具有交互性、局部细节放大、可重复观察等优势。4.7治疗规划在这个领域中,计算机技术主要用于在患者治疗期间观察药物、 放射或其他治疗所引起的身体病变部位的局部变化,对疗效进行评估,并根据评估结果有效调整治疗方案。4.8远程医疗实现在 Internet上发布PACS系统产生的基于DICOM标准的医学图像, 使用浏览器显示、处理医学图像,有利于远程医疗系统、区域间PACS系统和HIS (Ho spital Information System , 医院信息系统) 系统融合及医疗信息系统集成的应用和发展, 集中体现了远程医疗系统发展的必然趋势6。4.9 医学图像融合技术提升卫生信息的利用效率不同形式的探测器（如MRI，CT，PET，SPECT等）被广泛用于医学图像采集，医护人员通过这些图像采集设备和技术得到影像，而并不易得到和利用各信源的综合信息，对同一病患医护人员可能需要使用不同设备采集多次信息，这增加了看病成本，也不利于信息共享的实现。为了综合使用多种成像模式以提供更全面的信息，根据多种成像模式提供的信息的互补性，医学图像处理技术可以通过配准使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应，并通过融合将配准后图像整合后显示给用户。医学图像融合是根据需要综合处理多源通道的信息，为有效提高图像信息的利用率、系统对目标探测识别的可靠性及系统的自动化程度，利用图像处理和计算机技术等综合多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据，消除多元信道信息之间的冗余和矛盾，增强影像中信息透明度，改善解译的精度、可靠性等，以完整、准确地描述目标信息7。5结束语计算机技术的迅速发展和图形图像技术的日渐成熟,图像处理显得越来越重要，数字图像处理技术正在向处理算法更优化处理速度更快处理后的图像清晰度更高的方向发展实现图像的智能生成处理识别和理解是数字图像处理的最终目标小至个人的生活工作大到宇宙探测和遥感技术的应用数字图像处理技术是其他任何技术都无法替代的，随着卫生信息化的发展，医学成像技术得到越来越广泛的应用，为了向临床诊疗和病理学研究提供可靠依据，需要利用图像处理来将图像中具有特殊含义的不同区域分割开来，并使分割结果尽可能的接近解剖结构，或从医学图像中提取感兴趣区域。同时，医学图像处理在特征提取、定量测量以及人体器官三维重建等许多医学图像分析与理解应用中也起着关键作用。加快医学图像分割技术研究，利于快速、准确的医疗诊断应用,开创了数字医疗的新时代。特别是近年来,随着远程医疗的蓬勃发展,对医学图像处理与分析提出的要求也越来越高,但是其中还有很多亟待解决的问题,总之,医学图像处理与分析作为提升现代医疗诊断水平的有效手段,必将在医疗信息研究领域受到更多的关注。所以我们任重而道远努力去探究这门技术让它发挥得更加淋漓尽致。参考文献:1 陈远,赵志敏,郑敏,等人体微循环血液流速自动测量方法研究C2008年全国博士生学术会议光学测试新理论新技术论文集20081-5