医学图像诊断精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的医学图像诊断主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：医学图像诊断范文

关键词：眼底图像；黄斑；灌注区；亮点；血管芽

中图分类号：TP317.4文献标识码：A文章编号：1672-7800（2013）006-0127-03

基金项目：新乡市科技发展计划项目； 新乡学院自然科学研究计划基金项目（1399020087）

作者简介：张同光（1977-），男，硕士，新乡学院计算机学院讲师，研究方向为计算机网络与信息安全技术、嵌入式系统、Linux。

0引言

本项目（数字眼底荧光造影分析软件）是新乡学院、新乡市中心医院两家单位共同承担的新乡市科技发展计划项目。新乡学院负责数字影像分析软件编制工作，中心医院负责提供医学素材、影像分析技术和测试环境。

1眼底

眼底[1]是眼球内后部的组织，即眼球的内膜——视网膜、视、黄斑和视网膜中央动静脉。

在视盘的外侧，有一个颜色略深，中心凹处有一反射光点，称为黄斑，它是视力最敏锐的部分。

眼底检查十分重要，许多疾病都可以从眼底上反映出来。眼底的视网膜血管是人体中唯一可看见的血管，医生把它当作了解其它脏器血管情况的窗口。因此，它的变化在一定程度上反映了一些器官的改变程度。医生可据此来分析、判断疾病的严重程度[2]。

2眼底图像及其处理

眼底图像是利用眼底照相机对眼球内壁进行不同角度拍摄而成的图像，图像经过数字化存入计算机中，医师可通过对眼底图像的分析[3]，为各种疾病的诊断提供参考依据。

医学图像研究可以分为两大部分：医学图像成像技术研究、医学图像处理与分析，两者又都包含广泛的研究内容。医学图像处理与分析中主要包括：①图像增强技术；②图像分割技术；③图像配准与拼接技术；④图像显示技术；⑤图像指导治疗技术；⑥图像引导手术技术；⑦医学虚拟环境技术。

医学图像处理与分析一直都是图像处理和分析领域中研究的重点和热点问题，借助图形、图像技术的有力手段，医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善，使得医疗水平大大提高，不论在基础学科还是临床应用，都是图像处理种类极多的领域。但是，由于医学图像的处理技术难度大，依然存在着较多的关键问题，使得很多处理很难达到临床实用化程度。

本课题以眼底图像为研究对象，主要集中在对眼底图像的后处理及其应用等方面。结合临床实际，对这些关键问题展开深入的研究，并将成果应用于医学临床分析和诊断。

3研究内容

本项目主要的研究工作是：开发眼底照片辅助分析诊断软件，实现医师在电脑上完成对眼底影像的浏览、分析、诊断、病历编辑、打印、存档等一系列工作（其中分析、诊断功能是本项目的关键技术）。

黄斑是视网膜上一个重要的部位，是中心视力最敏锐（视细胞最密集）的区域，直径仅有1.5mm。多数眼科疾病与黄斑病变（视网膜病变）有关，中心性视网膜炎、出血性黄斑等病变，伴有视网膜下新生血管、渗漏及出血，病灶边缘处有弧形或环形出血，偶有呈放射形排列的点状出血。病程末期，黄斑区形成黄白色瘢痕。黄斑病变（视网膜病变）的眼底荧光血管造影中，会发现渗出灶处有颗粒状、花边状（本项目中称为血管芽）等多种形态的新生血管网。因此，采用数据图像处理技术（阈值化轮廓提取法、半径直方图等）对眼底图像进行处理，获得黄斑区域（包括其附近区域）的图像特征（如区域边缘的轮廓、形状等）和人为图像特征（如直方图、圆度、长半轴、短半轴等）。

总之，从眼底图像中要获得的信息是：拱环（黄斑）、灌注区、亮点、血管芽及它们的属性，然后根据这些信息帮助眼科医生做出初步诊断。

4技术方案

在分析和比较现有眼底图像分析与处理方法的基础上，针对眼底图像处理与分析中存在的关键问题，从以下4个方面进行研究：①图像预处理；②区域识别；③轮廓提取；④参数获取及诊断。

本课题研究的主要内容及模块间关系、研究技术路线如图1所示。将信息学与生物医学紧密结合起来，充分利用现代计算机图像处理技术，对彩色眼底图像进行分析与处理，为临床诊断与科学研究提供定性与定量的参考依据。

解决技术问题所采用的方案：①用二值SOBEL法，对图像进行边缘提取，得到眼底图像的二值轮廓；②通过动态阈值法获得适合当前图像的阈值（包括黄斑阈值、亮点阈值、血管芽阈值），根据获得的阈值对图像进行二值化处理，进而得到“拱环（黄斑区）、无灌注区”图、“亮点”图、“血管芽”图，便于后续的处理；③通过区域亮点密度（亮点数），判断眼底图像中是否存在分支静脉栓塞；④通过区域芽点密度（芽点数），判断眼底图像中是否存在血管芽；⑤通过黄斑区个数、无灌注区个数，判断黄斑结构是否异常，是否存在无灌注区；⑥获得基准面积、测量面积以及黄斑区的属性（圆度、长半轴、短半轴等）；⑦通过半径直方图法，判断黄斑区的圆度；⑧汇总前面的处理结果，作出初步诊断。

5研究环境

本项目研究的数字眼底荧光造影分析仪包括数字影像采集设备和眼底照片分析诊断软件两个部分。①硬件：通用PC、眼底照相机（TRC-50DX）；②软件：Windows XP、Visual Studio 2005、C/C++、OpenCV（Open Source Computer Vision Library）。

6系统测试

测试选用三个实际来诊病人的眼底图像，一人眼底图像正常，两人眼底图像异常。

待处理A（正常）眼底图像如图2所示。

待处理B（异常）眼底图像如图3所示。

待处理C（异常）眼底图像如图4所示。

基准值通过10张正常的眼底图像计算而得。

由于篇幅限制，仅提供来诊病人——C（异常）的测试图像。

通过动态阈值法和手动阈值法对眼底图像进行处理，图5、6、7、8、9、10、11是动态阈值法获得图像，手动阈值法获得的图像省略。

7结语

通过对3个来诊病人眼底图像的测试，说明了该课题设计的眼底影像辅助分析诊断及管理系统达到了预期的功能，能够快速主动地为眼科医生提供一系列有价值的诊断参数和初步诊断结果，极大提高了诊断时间。从测试所获得的参数和结果看，动态阈值法要好些。

另外，该系统能够快速生成诊断报告单（见图12），极大提高了工作效率。关于生成诊断报告单的具体过程，在软件使用说明书中描述。

该课题设计的眼底影像辅助分析诊断及管理系统还存在不足之处：

在对少数图像进行处理时，没有完全达到预期的结果，这也是使用该系统的医院反馈的信息。比如说，在判断亮点时，识别出来的亮点个数为47（亮点个数

参考文献：

[1]王晓幸，王勤美.包含飞.眼科信息学的发展概述[J].中华眼科杂志，2006（5）.

第2篇：医学图像诊断范文

关键词:医学图像配准;插值方法;互信息

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)18-4501-02

Research and Application of Medical Image Registration Methods

ZHANG Rong-hai1, PAN Yi-guang2, ZHANG Jun1

（1.Dept. of Public, West Anhui Health Vocational College, Lu’an 237005, China; 2.Medical Imaging Center, Lu’an People’s Hospital, Lu’an 237006, China）

Abstract: Image registration is an important research topic in the field of medical image processing. Image registration is a multiple image alignment to a common coordinate system, to detect subtle changes in the intervening. Medical image registration is widely used in medical diagnosis, to guide nerve surgery, radiation treatment plan, lesion location, tracking and inspection of the treatment of pathological changes in various aspects of morphology and function of integrated information for clinical diagnosis. In this paper a comprehensive overview of the research and application progress of medical image registration techniques.

Key words: medical image registration; interpolation method; mutual information

图像配准技术是医学图像处理领域的一个重要研究课题。医学图像配准技术可以将来源于不同成像设备的图像，或者不同时间利用同种成像设备得到的图像进行配准，得到更丰富的信息用于医疗诊断中。医学图像配准不仅可以用于医疗诊断，还可以用于指导神经手术、放射治疗计划的制定、病灶的定位、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方面，为医生提供功能和形态的综合信息。在不同的时间使用不同的设备，如磁共振、CT、PET、SPECT等（多模式），从不同的角度，以2D或3D的视角（多时空）。图像配准应用于各个领域，如遥感技术及其应用（多光谱分类）、环境监测、变化检测、图像拼接、气象预报、建立超分辨率图像、纳入地理信息信息系统（GIS）），医药（从不同的方式相结合的数据，如电脑断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI），以获得更完整、有关病人的信息，监测肿瘤的生长、治疗验证、比较病人的数据、制图、解剖地图集（地图更新）、在计算机视觉（目标定位，自动质量控制）。

医学图像配准技术可以将来源于不同成像设备的图像，或者不同时间利用同种成像设备得到的图像进行配准，得到更丰富的信息用于医疗诊断中。全自动医学图像配准不仅可以用于医疗诊断，还可以用于指导神经手术、放射治疗计划的制定、病灶的定位、病理变化的跟踪和治疗效果的评价等各个方面，为医生提供功能和形态的综合信息。目前大量的图像数据无法实时实现和临床应用，这也成为限制了现阶段配准性能较好的互信息相似性测度在配准方法中的应用。不论是刚性还是非刚性配准算法，在配准过程中，常使用多分辨率图像金字塔来进行由粗到精的搜索变换系数，提高计算效率、避免局部极小值，实现自动的更精确的配准结果。但是常见的图像小波金字塔，滤波器的张量积形式使得小波变换缺乏平移和旋转不变性，这些不变性正是在图像配准中最需要的，只有具有这些不变性，刁能保证从粗尺度上得到的平移、旋转和放缩参数的准确性，从而得到准确的结果。

1医学图像配准的步骤

图像配准主要包括特征检测、特征匹配、变换模型估计、图像采样与变换等步骤。功能检测：突出和鲜明的对象（封闭的边界地区、边缘，轮廓线交叉路口，弯道等两个参考）和遥感图像被检测到。特征匹配的特点和参考之间的对应关系建立了遥感影像。变换模型估计：所谓的映射的类型和参数功能，根据遥感图像与参考图像，估计。图像重采样和改造：遥感图像转化指的映射功能。

2医学图像配准方法

医学图像配准方法以下方法包括傅立叶转换分析、互相关的方法，使用傅立叶分析、总体搜索技术、特征值分解、矩匹配技术、变形技术、程序的方法、解剖图集、内部标签、外部标签等。

2.1外在配准方法

是将人造物体检测连接到病人的身体的方法，不需要复杂的算法，常用于骨科临床诊断与治疗等；

第3篇：医学图像诊断范文

医学影像技术是高新技术与医学的结合，自20世纪70年代起，以CT问世为标志，伴随计算机技术的进步，现代医学影像学取得了突飞猛进的发展，由传统单一普通X线加血管造影检查形成包括超声、放射性核素显像、X线CT、数字减影血管造影（DSA）、MRI、普通X线检查的数字化成像（CR和DR）以及图像存储和传输系统（PACS）多种技术组成的医学影像学体系。医学影像学已经由传统的形态学检查发展成为组织、器官代谢和功能诊断手段，医学影像学技术已经由既往"辅助检查手段"转变为现代医学最重要的临床诊断和鉴别诊断方法，使多种疾病的诊断更准确、及时。由于介入医学的兴起，医学影像学已经集诊断和治疗为一体，成为与外科手术、内科化学药物治疗并列的现代医学第3大治疗手段。目前，医学影像学科是现代化医院的支柱之一，影像学设备的价值占医院固定资产50%以上，医学影像学为临床医学的主要研究手段和推动现代医学不断发展的动力。

医学影像学是高新技术与医学的结合点，21世纪医学影像学发展首先依赖于以计算机为主导的高新技术的进步。由于计算机的性能以几何级数升级，必将带动多种医学影像学设备向小型化、专门化、高分辨率和超快速化方向发展，医学影像学检查亦将由大体水平逐渐深入至细胞、受体、分子和基因水平。近年来，美、欧、日等发达国家和地区在医疗影像诊断产业加强战略布局，旨在带动多种医学影像设备向小型化、专门化、高分辨率和快速化方向发展。目前，数字医疗影像技术的发展主要有如下几大趋势：

现代医学影像设备的发展将由最开始的形态学分析发展到携带有人体生理机能的综合分析。通过发展新的工具、试剂及方法，探查疾病发展过程中细胞和分子水平的异常。这将会为探索疾病的发生、发展和转归，评价药物的疗效以及分子水平治疗开启崭新的天地。同时，由于造影剂是影像诊断检查和介入治疗时所必需的药品，未来针对特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能的多种新型造影剂也将逐步问世。

1小型化和网络化

新技术的发展使医学影像设备向床边诊断转变，小型、简便的床边化仪器将越来越多地投入应用，这将对重症监护、家庭医疗、预防保健等提供快速、准确、可靠的信息，提高医生对病人诊断的及时性和针对性。同时，数字化成像将安全取代传统的非数字图像，医院内部所有医学影像学设备将联网，在线大容量数字化图像存储得到普及，由于宽频带网络的应用，医学影像学图像的远程传输更快捷，图像更清楚，使远程放射学达到普及和实用阶段。网络化也将加快成像过程、缩短诊断时间，有利于图像的保存和传输。影像学科医生不必到医院上班，在家或出差的旅途中即可完成医疗工作任务。医院内部完全取消借、还片工作，临床科室医生在门诊、病房或手术室、监护室直接经网络调阅影像学图像，应用计算机仿真技术设计外科手术方案、并直接在手术过程中引导手术入路、揭示手术切除范围。通过影像网络化实现现代医学影像学的基本理念，达到人力资源、物质资源和智力资源的高度统一和共享。

2多态融合技术使诊断、治疗一体化

在新世纪，将有多种新型造影剂问世（包括组织、器官特异性造影剂，特定基因表达、特定代谢过程、特殊生理功能造影剂），其毒副作用更小、对比增强效果更佳、诊断的特异性更强。此外，医学影像学技术直接应用于药物研制，并用于监测疗效，可促进新药的开发进程。

医学图像所提供的信息可分为解剖结构图像（如：CT、MRI、B超等）和功能图像（如：SPECT、PET等）。由于成像原理不同所造成图像信息的局限性，使得单独使用某一类图像的效果并不理想。因此，通过研制新的图像融合设备和新的影像处理方法，将成为计算机手术仿真或治疗计划中的重要方向。同时，包含两种以上影像学技术的新型医学影像学设备（如：CT与X线血管造影机）将更受欢迎，诊断与治疗一体化将使多种疾病的诊断更及时、准确，治疗效果更佳。

3 3D打印辅助医学影像

第4篇：医学图像诊断范文

[关键词]超声检查；异性扩散滤波技术；噪声抑制

引言：随着医疗科技的发展，各种检查技术及手段日益提高，超声成像技术作为普通的检查手段应用十分广泛，超声成像技术的特点是功能诊断快速、实时。一直是心脏检查中最普遍采用的手段，但医学超声图像中通常含有大量的斑点（speckle）噪声，这些斑点、噪声模糊和掩盖了超声图像中某些重要的信息，使得超声图像的定量分析变得比较困难。因此在心脏医学超声图像序列中如何进行斑点噪声抑制，以提高超声检查中图像噪声滤波的准确度，对各种心脏疾患的诊断具有积极意义[2]。

1心脏医学超声图像的降噪

1.1斑点噪声的特点：在超声的成像过程中，由于人体各组织结构和器官上的不均匀性，一些微小的结构常常不能为超声所分辨，再加上超声声波信号的干扰，因此在超声图像上形成了特有的斑点噪声.且斑点噪声幅度呈瑞利分布，只有通过合理设计的滤波器，才能进行有效的噪声控制[3]。

1.2基于各向异性扩散方程的滤波技术：基于各向异性扩散方程的滤波技术在医学超声图像降噪领域倍受关注[1]，这一滤波技术实际上是一种扩散过程，不仅能比较有效地除去斑点噪声，而且对有价值的边缘细节信息还可以增强，各向异性扩散滤波技术的原理是通过在扩散方程中引入图像特征，从而设计出合适的扩散系数，来对扩散行为进行有效的控制的；方程是用像素点的梯度大小与梯度门限作比较，通过基于各向异性扩散方程的滤波技术可以较好地控制斑点噪声，增强有价值的边缘细节信息，提高图像的准确度。

2心脏医学超声图像的平滑

临床评价心脏功能的一个主要依据是心脏的运动特征；一般通过观察心室壁的活动状况和形态结构等来诊断心肌缺血及缺血性改变等病变的，因此，提高超声序列图像的分辨率，可以提高临床的诊断效果，具有积极的意义。目前临床上通常采用二维滤波方法，各向异性扩散方程的滤波技术（Spatial Tem-poral Amisotropic Diffusion，STAD），但该技术忽略了时间域信息的利用，虽然能达到噪声抑制，但有其局限性，不适合运动幅度大的心脏图像，随着研究的深入，有相关文献提出利用时间域同时结合噪声的分布估计，采用块匹配方法来计算出超声像素的位移，并将帧间的对应关系与估算出的运动量向相匹配，形成了可有效反映运动幅度大的基于运动补偿的各向异性平滑（Motion Corn-pensated―Spatial Temporal Anisotropic Diffusion，MC―STAD）方法[4].

3结果讨论

采用仪器为HP5500心脏超声诊断仪，根据以上二种降噪方法，将此方法应用到心脏超声图像中，结合噪声特点.实验图像数据为左心室短轴及心脏长轴以的切面图像，像素大小分别为200×238和200×182.分别以一个心动周期为标准各采集21帧和16帧图像，使用基于运动补偿的各向异性平滑（STAD）与各向异性扩散方程的滤波技术方法处理后，分别可得到图心脏收缩过程中的第8和第11帧的图像，通过二种方法降噪的图像可以看出，经各向异性扩散方程的滤波技术方法处理后的图像显示心尖部位在运动收缩时由于运动幅度较大，因此，图像中心外膜与心内膜的边界粘连在一起，不容易识别，而且位置有所变化；而使用基于运动补偿的各向异性平滑（STAD）处理后的图像能清楚显示心外膜与心内膜，且无粘连现象。因此基于运动补偿的各向异性平滑（STAD）在实现有效的噪声抑制的同时，还使得图像中心内膜边缘等处也得到较好的增强和保持.有利于临床诊断[5]。

综上所述，利用各向异性扩散滤波技术，实现了超声图像的滤波，同时将其扩展到时间域，对超声检查中图像噪声进行抑制，以提高心脏超声图像序列的质量，实现超声图像的噪声抑制；并将其扩展到时间域图像序列的平滑中，在临床诊断中有利于进一步对心内膜的运动和提取进行跟踪，随着科技水平的不断提高，这一技术有着广泛的应用前景。

参考文献：

[1] YONG Jianyu， SCOTT T ACTON. Speckle reducing anisotropic diffusion [ J] . IEEE Trans Medical Imaging， 2002， 11（ 11） ：1260-1270.

[2] 李斌，严加勇，庄天戈.基于动态规划的最优化医学超声图像边缘提取[J].上海交通大学学报，2002，36（7）：970-974.

[3] Sattar F，Floreby L，Salomonsson G，et a1.Image-enhancement based on anonlinear multiscale method[J].IEEE Transactions on Image Processing，1997，6（6）：888-895.

第5篇：医学图像诊断范文

1.1.1医学影像背景

医学影像学由于其含有极其丰富的人体信息、各器官信息等,能以很直观的形式向人们展示人体内部组织结构、形态或脏器等,使得其在临床诊断、病理研究分析治疗中有着十分重要的作用,是医学研究领域中的一个重要研究方向,几年来,随着医学成像技术的不断发展,医学图像已经从早期的X光片发展为二维数字断层图像序列。医学影像学包含人体信息的获取以及图像的形成、存储、处理、分析、传输、识别与应用等,主要内容可以归纳为三大部分:医学影像物理学、医学影像处理技术和医学影像临床应用技术⑴。首先医学影像物理学指的是图像形成过程的物理原理,主要目的是根据临床需求或医学研究的需求,对成像的原理、成像系统进行的分析和研究,将人体内感兴趣的信息提取出来,以图像的形式显示,并对各种医学图像的质量因素进行分析。提取的信息可以是形态的、功能的或成分等一切与当前临床应用有关的感兴趣信息,信息载体可以是电磁波或机械波,所显示的形式可以是一维的、二维的甚至是三维、四维等不同层次的图像。

医学影像处理技术是指对已获得的图像作进一步的处理,如对其进行分析、识别、分割、分类等,从而得到我们临床研究所需的感兴趣信息,确定哪些部分应增强或某些特征需要特殊提取进行处理,其目的是使得原来不够清晰的图像变的清晰,易于分析,或者是为了提取图像中某些特征信息,对于特定的器官的分析,涉及到医学诊断的内容[2],重点是要对器官的切片图提取关键信息进行分析,如对于胃部切片图,我们在诊断胃癌的时候是要判断是否有淋巴结发生转移,这就需要首先对胃部切片图进行有效的分割,尤其是我们需要的胃壁周围的感兴趣区域,在正确分割的基础上,对于切片图中的目标进行分析,通过特定的方法识别切片图中的目标,从而可以实现辅助诊断的目的[3]。

1.2医学影像中多目标跟踪研究的现状

在计算机视觉领域的传统目标跟踪中,研究人员多采用基于分割的跟踪,即运动目标的跟踪被分为两大步:第一步,目标分割;第二步,目标跟踪。在医学图像多标跟踪问题中,要对图像上的目标进行精确的跟踪,首先是需要正确的图像分割结果,然后运用相应的跟踪方法得到我们所需要的跟踪结果。

1.2.1医学图像分割概述

图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分

第二章医学影像中的多目标跟踪

目前,大多数对于医学影像中多目标跟踪的研究主要是基于医学图像分割的结果之上的,所以医学影像中的目标跟踪主要分为图像分割、图像跟踪两部分。图像分割主要是为了提取感兴趣区域,通过相关的图像分割方法得到我们所需要的待跟踪的图像,得到分割图像后采用跟踪的相关方法对研究的目标进行跟踪、识别,得到医学影像中目标的一些关键信息,如其面积变化、位置变化、轨迹信息等。

2.1医学影像中的图像分割

图像分割就是运用特定的方法把图像分成若干个特定的区域并提取感兴趣区域的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类:基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来,研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割,提出了不少新的分割方法。

2.2医学影像中的多目标跟踪

在计算机视觉研究领域中,运动目标跟踪一直是科研人员研究的重点。所谓序列图像中的运动目标跟踪,简单来说即是确定目标在巾贞与顿之间的联系。同样,作为多医学图像显微图像中的医学图像跟踪,即是要在帧与顿之间,多医学图像混合中,找到相同医学图像的一一对应关系。从第一巾贞图像直至最后一帧图像,完成整个图像序列中医学图像的匹配,实现整个医学图像跟踪。从本质上来说,医学图像跟踪方法与传统的目标跟踪方法没有太大的区别。是在医学图像序列这个特定环境下,算法需要做一些相应的变化和改进,去适应医学图像运动的一些特性,这样才能达到理想的跟踪效果。由于目标跟踪技术在计算机视觉领域发展良久,优秀的目标跟踪技术门类众多,目标跟踪算法的分类没有明确的标准。根据视频序列中被跟踪目标的数目,跟踪方法可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。根据目标跟踪前,是否使用分割,跟踪方法可以分为基于分割的跟踪和基于视窗的跟踪:基于分割的跟踪是在分割后的结果中提取目标信息再进行跟踪;而基于视窗的跟踪不需要对图像进行分害只要指定目标的区域,不过因为医学图像中目标运动多样性,医学图像大都采用基于分割的跟踪方法,跟踪方法有几类基本的框架:先检测后跟踪,先跟踪后检测,边跟踪变检测,检测利用跟踪来提供处理的对象区域,跟踪利用检测来提供需要的目标状态的观测数据,医学图像当中主要是先跟踪后检测。此外,根据跟踪目标提取的不同特征,目标跟踪方法可以分为基于颜色、基于形状、基于区域和基于点特征等跟踪

第一章绪论……………………1

1.1医学影像中多目标跟踪的背景和意义…………………1

1.2医学影像中多目标跟踪研究的现状……………………3

1.3本文研究的主要内容及论文安排…………………… 5

第二章医学影像中的多目标跟踪……………………7

2.1医学影像中的图像分割……………………7

2.2医学影像中的多目标跟踪……………………11

2.3本文中采用的方法……………………14

2.4本章小结……………………16

第6篇：医学图像诊断范文

关键词 CT；PACS；医学图像存档系统；DICOM；HL7

中图分类号TN91 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2013）104-0196-03

在医院信息化的进程中，PACS系统一直处于最关键的地位当中，PACS是英文的缩写，这对于影像以及通信系统来说也是十分重要的，这代表着一个时代，也称为医学影像信息系统[1]。医学CT（Computed Tomography）是医学影像的一个重要工具，医学CT影像在医学诊断中具有重要地位。医学影像是由各种各样的影像设备生成的。医学图像需要在医疗机构内部，及医疗机构之间进行传输，存储并结合病人的身份信息和诊断信息等。PACS在CT图像的存储与通信方面具有重要作用和便利。

1 PACS

在医学界，影像信息比较全面一些，这可以称之为PACS，这跟临床信息系统有着很大关系，跟医院信息系统有关系。PACS、RIS的相互结合，这是一个非常重要的命题。PACS/RIS跟医学影像、还有数字化图像技术有一些潜在联系，与通信工程是相互结合的。医学图像和PACS有着很大的关系，它在PACS下通信显示的能力有很大的意义，笔者对HIS、RIS的相互连接做了分析：

关于医学影像信息系有很多种说法，尤其是在定义方面却不大相同，在狭义上，它是指对于图像技术管理方面做出具体分析，这些信息包括很多，主要有图像储存，还在通信上的重新建立。临床信息系统是指支持医院医护人员的临床活动，收集和处理病人的临床医疗信息的信息管理系统；放射学信息系统是指以放射科的登记、分诊、影像诊断报告以及放射科的各项基本管理和流程等的基于图像对象和放射科医生诊断流程管理的查询，统计信息系统；医院信息系统是指覆盖医院所有业务包括医疗和医疗管理及其业务全过程的信息管理系统；实验室信息系统是一类用来处理实验室管理和实验过程信息的信息系统。

2 CT影像的存储

2.1 CT图像信息模型

随着计算机技术和信息化的发展，我们认为所需存储的图像为数字图像。数字医学图像的结构典型有3个层次：像素值层次，文件头层次，和病人信息层次。表1列出了集中图像模态所生成图像的典型大小。

由CT图像设备所生成的医学图像被作为由像素组成的信息对象来存储。像素在灰度图像中包含灰度等级，在彩色图像中包含RGB（红，绿，蓝）值。灰度级取决于CT设备的采像程序，RGB值由红，绿，蓝元素组成，每种颜色由一个8bit值（0～255）来表示。512*512*12bit的CT图像等价于512*512*2=524288B，近视0.5MB。（12bit需要2B存储空间）

2.2医学图像存档系统

PACS在获取方面是由数据获取的，还跟显示、存档有着并列组成的关系。对于数据获取系统的组成，主要是有CT影像设备组成。一台装有海量存储器看起来量不大，但是却很重要，它是存档系统的组成部分，将CT图像存档，以支持以后的读取操作。在系统上，它显示多个区域工作方向，允许医生观察和处理CT图像。由获取系统获得的CT图像被传送到存档系统的服务器主机，存储到存储设备，或者分发到不同显示工作站。

PACS的一个存档系统由4个主要部分组成：档案服务器，数据库管理系统，存储子系统和通信网络。CT图像通过网络从获取设备传送到档案服务器和显示工作站。一个与医院信息系统（HIS）和放射科信息系统（RIS）接口的PACS网关使得档案服务器能从HIS和RIS接受信息。

图1 图像存档系统配置

档案服务器的任务比较多，相对于计算机来说任务也比较多，是一个多任务计算机。带有高容量主存（RAM）、双CPU或多CPU和高速网络接口，及图像处理软件，用以控制CT图像的存档、读取和分发。

主要功能：

1）接受CT图像；

2）将CT图像存储到存储系统；

3）将图像路由到显示工作站；

4）更新数据库表；

5）处理显示工作站的检索、读取请求。

存储子系统支持两级图像存储：用于即时存取的短期存储，用于长期存档的长期存储。

2.3数据库存储CT图像

PACS跟HIS、LIS在医学信息方面不相同的一点就是：有大量的数据储存，如果我们能够对PACS数据合理设计的话，那么数据存储也会更加完善，这对建设PACS也有很大帮助。在像素级层次，512*512*12bit的CT图像为512k，近视0.5MB。合理的文件头层次和病人信息层次设计成为关键。

数据以DICOMT图像的形式存储作为数据库存储和开发的对象。DICOM图像是指数字医疗设备的图像按DICOM标准组织得到的文件[3]。DICOM图像至少包含一个文件头和一个图像数据集合，合理地设计文件头层次和内容，为以后的数据库编程带来方便，也是医院工作人员对CT图像以及病人信息进行查询，显示，诊断的实际要求。

2.4光盘存储影像[4]

数字化影像技术，采用大容量存储管理方式和存储介质实现海量数据存储，一个很实际的存储方式是利用关盘进行CT数字影像的存储。存储的数据以DICOM文件的形式存储包括基本CT影像数据，病人姓名、年龄等基本信息。光盘一共两张，一张为原始盘，一张为备份盘，相关数据可以很方便地在PC机上调阅，或编程查询，显示。

3影像的传输

3.1 DICOM图像通信标准

CT属于高档医疗设备，经历了从非螺旋到螺旋，从体部成像到血管等局部器官成像，从低速旋转到高速旋转，从双排到8排、64排直至320排等重大发展[5]，CT医学图像存储与传输的归一化是一个重大课题。

DICOM标准，是有一些组织决定的，这个组织主要是由美国国家电气制造商协会以及美国放射学学院组成的，最主要的目的是为目的是为多种图像设备提供连通性和互操作性，统一各种数字化影像设备的数据格式和数据传输标准，以便于个别系统之间图像通信和交换。在此基础上，CT图像文件采用初级图像分割，JPEG有损图像压缩被采用[6]。

3.2信息对象

DICOM中定义医学图像为信息对象，或数据集。一个系统或应用将一幅图像传输到另一个系统或应用时发生一次图像通信。在一次CT图像传输中，CT图像作为信息对象被传输到一个PACS数据获取计算机，当然这些信息对象同样被存档和显示。

3.3对服务类分析

服务类是将信息对象与作用在其上的命令联系在一起，并说明命令元素的要求及作用在信息对象上的结果。服务类可以简单理解为DICOM提供的命令或应用程序的内部调用函数。一个PACS应用在DICOM中成为应用实体（AEs）。

3.4 CT图像C-STORE DIMSE

一个从PACS数据获取计算机向档案服务器传送CT图像的服务。

1）数据获取计算机向一个档案服务器一个ASSOCIATION请求；

2）档案服务器准许连接；

3）数据获取计算机调用C-STORE服务，并请求在档案服务器存储一个CT图像；

4）档案服务器接收请求；

5）数据获取计算机传送图像到档案服务器；

6）档案服务器存储CT图像在存储设备中，并通知操作成功；

7）一个解除连接的请求；

8）连接解除。

4档案服务器软件

CT图像从数据获取计算机被传送到档案服务器。档案服务器有专用的应用软件控制图像的存档读取和分发。档案服务器专用软件采用C/S编程，对各数据获取计算机，显示计算机以及诊断终端计算机提供服务器的功能，并对接收到的CT图像在专用存储设备中进行存档。档案服务器主要任务包括图像接受，图像路由，图像堆栈，图像存档，数据库更新，图像读取，和图像预区。

5 HIS/RIS接口

PACS对CT图像的成功操作离不开与HIS/RIS的接口。PACS与HIS/RIS的无缝对接实现了医院各科室的信息交互，基本信息共享，大大提高了医院的医疗，急救，科研，教学水平[7]。HIS，RIS，PACS是不同的医院健康护理系统，这些不同系统之间的信息交互，通过通信网络和TCP/IP协议，在C/S的基础上进行。HL7是一个工业标准数据接口，PACS利用HL7界面从HIS或RIS中获得消息或事件。

在临床环境下，PACS调取CT图像的速度可能跟不上临床诊断的需要，通过与HIS/RIS的接口预先获知病人的治疗阶段状态，可以对历史数据预取出，并分发到目的显示站，完成病人检查。专用的预取表存储疾病分类，CT医生，主治医生，CT图像的数量和年限等参数数据，决定着那些CT图像通过PACS应用被读取。

CT图像通过PACS应用读取后，在终端设备需要进行图像重建。图像重建有解析法[8]和代数法[9]。医用CT中所采用的算法绝大多数属于解析法中的滤波反投影（Filtered Back Projection，FBP）算法。[10] Sidky等[11] 提出了一种基于最小化受约束全变分（Total Variation，TV）的 CT 重建算法，旋转一圈只需采样 25 个即可取得与 128 个样点的滤波反投影（Filtered Back Projection，FBP）算法基本一致的重建效果。

CT图像通过PACS读取后，需要进行CT图像的重建。CT图像的重建由各种各样的算法，是图像处理过程中一个重要环节，也是整个CT处理过程中的难点。[12]

6 CT图像标准化

自从20世纪末期，有美国人发病了一些关于临床诊断方法，比如CT，这是一种成像技术，这种技术发展的很快。刚开始在医学临床上，只用了单层的CT，后来在95年，有位学者研究出了双层的CT，1998 年GE 推出了 4 层 CT，在此之后的近十年间 CT 探测器的层数迅速增加，8 层、16 层、64 层、128 层、256 层的 CT 不断涌现[14]，广泛用于医学，工业，安全检查等领域，CT图像的格式出现不归一。

CT图像按照DICOM格式被存档到存储介质。一个DICOM文件由一个超信息文件头和一个图像信息对象组成。信息头包含病人姓名，图像尺寸等信息，这些DICOM 文件存档。当读出时，仅仅从文件中提取封装的图像信息对象。

对于PACS系统两个层次的标准化是必须的。第一层标准是在PACS中的多发送站设备，涉及处理信息访问和系统之间通信的数据和图像标准。第二层的标准化为了医学需求和数据的使用。

7结论

自从CT发展到现在，CT的发展速度已经非常快了，这算是到了第六代了，当前CT开发和研究比以往更加活跃。由于CT（计算机断层成像技术）影像在医院诊断中具有的重要地位，对CT图像的存档，通信和显示在医院信息化的背景下具有重要的意义。首先建立图像信息模型，在最大限度保留CT图像原始信息的前提下，文件头加入病人姓名，图像历史，等数据，分层规范化地归一CT图像数据。DICOM为医学数字图像和通信标准，通过PACS系统对CT图像进行存档和管理，并利用其与HIS/RIS的接口进行与HIS/RIS的信息交互，HL7工业数据接口被提及。本文的撰写对CT影像在PACS系统下的通信和存档，包括CT图像的文件化标准，及在PACS下系统工作原理以及与HIS/RIS的信息交互和协同工作做了论述，在医院信息化的条件下具有重要意义。

参考文献

[1]罗述谦，周国宏编著， 医学图像处理与分析[M].北京：科学出版社，2010：354-356.

[3]蒋宏晖，王翰虎，陈梅.DICOM格式CT图像的数据库存储技术[J].计算机应用，2003，7：106-109.

[4]许玉林，崔英英，侯建新.CT图像局域PACS的建立与应用[J].社区医学杂志，2006，5：22-23.

[5]童双立.多层螺旋 CT 的新进展[J].CT 理论与应用研究，2005，14（4）：50-53.

[6]袁静，王新国.PACS系统影像存储技术现状与进展[J].中国医疗设备，2008，2：41-44.

[7]李相国.专科医院 PACS系统建立和应用[J].中国 CT 和MRI杂志，2007，5（3）：43-44.

[8]Herman GT. Image reconstruction from projections： The fundamentals of computerizedtomography[M]. New Youk： Academic Press，1980.

[9]Censor Y.Finite series-expansion reconstruction methods[J].Proc IEEE， 1983， 71（3）：409-419.

[10] 胡君杰，马晨欣，闫镔.CT图像重建中滤波函数的优化[J].CT理论与应用研究，2013，1：85-92.

[11]Sidky EY， Pan XC. Image reconstruction in circular cone-beam computed tomography byconstrained， total-variation minimization[J]. Physics in Medicine and Biology，2008，53：4777-4807.

第7篇：医学图像诊断范文

关键词：超声教学方法多媒体教学

【中图分类号】R-1【文献标识码】B【文章编号】1671-8801（2013）11-0294-01

超声诊断学（Ultrasonic Diagnosis UD）是物理诊断学中影像诊断学体系（放射医学、核磁共振、核医学、超声医学）四大组成部分之一。近年来随着医学尤其是超声医学和求证医学的迅猛发展以及现代医学教学质量的不断提高，UD是临床医学专业尤其是影像医学专业学生必须掌握的基础课程。然而，UD相对于其它学科而言是一门年轻的学科，同时，它又是具有影像学特点的新型学科。教学方法是提高教学质量的关键所在。为此，我们结合自身特点进行了教学方法改革，采用灵活多样的教学方式，变单纯理论式教学为理论与实践相结合教学，使讲授的知识融会贯通，生动形象，以达到最佳的教学效果。

1“手法式”教学法

手法教学中始终强调对任何一位患者行超声心动图检查时，应将标准扫描切面顺序扫查，特别是易忽略的胸骨上窝切面、剑突下切面和左室短轴的心尖部切面等切面，养成全面、细致的扫查习惯，以对疾病的诊断提供足够的信息。如一部分房间隔缺损在胸骨旁切面由于受多普勒效应等多方面因素的影响不能显示，但剑突下切面可以成功回避这些干扰因素，很好的显示断端及过隔血流。而对于心尖部肥厚型心肌病，若不顺序显示左室短轴心尖部切面则有可能导致漏诊。通过我们在心脏超声诊断中将操作手法与典型病案相结合，使理论教学中融入了实践具体操作从而达到了最佳教学效果。手法教学不仅体现在一般病例的教学，而且对特殊及罕见病例也采用耐心细致、手把手地指导。在进行手法式教学前先对特殊病例现场示教或经刻录为光盘后示教等方法感性认识后，设立专题讲座、书写诊断报告并对相关疾病的诊断要点及鉴别诊断均予以介绍并提问等方式达到理性认识后，进行实地操作，通过实际动手操作，达到了理性认识与感性认识相结合的目的，极大的提高了教学效果。

2多媒体教学

心脏超声诊断学是一门形态学科，它强调从观察图像的角度来认识各种病变，理解病变的发生和发展规律，从而提示疾病的本质。需要通过对大量典型病例的动态超声图像的感性认识，才可能对该疾病的超声诊断要点有比较全面、正确的理解和掌握。利用计算机辅助教学（CAI）进行部分内容的讲授，克服了单纯教师讲解的许多困难与盲区，并大大缩短了授课时间，增加了学生学习的兴趣，在很大程度上促进了学生对所学内容的正确理解和牢固掌握，对教学质量的提高很有帮助。因此，CAI在心脏超声诊断学中起着非常重要的作用。多媒体技术有助于调动学生的主观能动思维，有助于使理论与实践相结合，有助于弥补示教病例不足的问题，有助于使复杂抽象的知识具体化、形象化，有助于解决以往教学的一些盲区。实现多媒体教学首先是收集典型心脏疾病的超声资料。我们通过直接收集图像资料，对患者进行现场操作并结合临床信息现场教学。也采用摄像对图像进行收集；也可手法与摄影同步进行，达到了双重目的等多种教学方法相结合，丰富教学方式，提高教学效果。其次将相关的图像信息资料进行及时整理、储存、标注和备份。利用我们存储丰富、详实的心脏超声诊断资源，将特殊病例通过光盘、磁盘存储后，建立了图像数据库及相应的多媒体教学课件，将视频、音频、图片、录像动画、文字等信息进行有机的整合，并把它应用于教学中，收到了良好的教学效果。

3教学考核注重实践

教学考核注重实践考试是检验教学成果的重要方法之一，它既是评价教学效果的标志，也是对学生知识掌握程度的反映。我们改革了以往的考试方法，在理论试题考核学生掌握基本概念、专业重点的基础上，在试卷中增加一定比例的实际应用题目，给出简要病史和临床表现，以及典型的超声图像，考核学生实际识别图像、分析诊断的能力，对提高实践能力起到了促进作用。改进超声诊断学教学效果的评价标准，以往对教学效果的评价往往侧重理论笔试成绩的分析和总结。这种评价方法存在着片面性、局限性等弊端。我们开展医学影像学的教学目的，是培养能够适应现代医学发展且具综合运用影像学能力的临床医生，考核内容应紧扣教学目的。因此，我们利用超声诊断典型病例的声像图资料库对学生进行考核，通过看动态图像，并给予测量数值的报告及相关临床表现，然后让学生做出诊断；让学生实地操作也作为一项考核内容，将一些常见病让学生亲自操作，同时可对其临床信息进行询问，最终结合图像及临床内容给予诊断，根据综合诊断结果给予考核分数。通过以上考核内容的实施，达到真正提高医学生实际诊断能力的目的。这种方式对于促使学生由被动学习向主动学习转变将起到积极作用，同时也可改变平时不学习、考试前突击忆也能拿高分的状况，从而促进教学质量和学生素质的提高。

综上所述，通过上述的教学尝试，我们体会应用先进的教学方法，是使超声教学在有限的时数内取得较好的效果的关键。在教学中加强学生思维方法和实践能力的培养，对造就高素质、综合性勇于创新的医学人才具有积极的意义。

参考文献

[1]张雨，唐琪.超声诊断学医学教学规律探讨[J].新疆医科大学学报，2008，（07）

[2]李艳宁.提高超声诊断学教学效果的探讨[J].广西医科大学学报，2008，（S1）

[3]荣雪余，黄慧莲，朱强，王振常.超声诊断学教学中的体会[J].首都医科大学学报（社科版），2008，（00）

[4]田新桥.关于提高超声诊断学教学水平的几点思考[J].现代医药卫生，2007，（16）

第8篇：医学图像诊断范文

关键词：图像；分割方法

中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2011) 22-0000-01

Picture Partitions Technology Application Study in the Medical Science Picture Processing

Yang Jiaping

(Wuxi Teachers’ College,Wuxi 214000,China)

Abstract:Pass a picture partition technique in the medical science picture application study within processing,go deep into to comprehend various theory foundation,applied value and merit and shortcoming that partition a method and emphasize research according to transform the partition method of model partitions in the medical science picture in of application,study the merit and shortcoming of the method and put forward homologous improvement calculate way.

Keywords:Picture;Partition a method

随着多媒体技术的迅速发展，在现代医学中，医学成像技术已成为其重要分支和不可或缺的诊断、治疗及研究工具。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技术产生着深刻的变革。图像分割技术是医学图像处理和分析中的关键技术之一，图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域内表现出明显的不同；从医学研究和临床应用的角度来看，图像分割的目的是对原始的二维或三维图像划分成不同性质（如灰度、纹理、形状等）的区域，从而把感兴趣的区域提取并显示出来，并使它尽可能地接近解剖结果，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，提高医生对疾病诊断的准确性。因此，最大限度地利用医学图像数据提供的有用信息，对于促进医学科学和临业的发展具有重大的意义，对辅助医生进行医学图像临床诊断具有重要的实用价值。根据图像分割的定义，人们提出了许多种图像分割的分类方法，大致可以把医学图像的分割技术分为以下几类：

一、基于区域的图像分割方法

基于区域的图像分割方法是利用同一对象区域内部的均匀性，依照共同的图像属性来划分图像区域。阈值分割技术是最常见的、并行分割方法。它是通过阈值化操作直接把图像分割成不同的区域，常用于分割对象区域与周围对象或背景区域具有显著不同灰度级的图像。阈值分割算法实现简单，对于目标灰度值相差很大的图像很有效，常被用于CT图像中皮肤、骨骼的分割。但是该算法对于目标与背景或目标之间灰度差异不明显的情况，或者目标与背景的灰度值范围有较大重叠的图像，则难以得到准确的结果，而且阈值分割算法对噪声非常敏感。

二、基于边缘检测的图像分割方法

基于边缘检测的图像分割方法通过检测相邻像素特征值的突变性来获得不同区域之间的边缘，能检测出图像存在的所有边缘。人们为边缘检测设计了各种检测算子，包括提升算子、Sobel算子、Kirsh算子等。基于边缘检测的方法定位精度比较高，但受噪声影响比基于区域的方法却要大得多，所以对于医学图像而言，仅仅利用基于边缘检测的分割技术是难以达到目的的，绝大部分边缘检测技术要与其它模型结合才能得到满意的结果。

三、基于数学形态学的分割方法

数学形态学是建立在积分几何和随机集理论基础上的一整套变换、概念和算法。基于数学形态学的分割方法利用膨胀和腐蚀两种数学形态学基本运算及其不同逻辑组合构成的开运算和闭运算对图像进行处理，然后再通过边缘强度算子就可以检测出图像的边缘。

四、基于人工神经网络模型的方法

神经网络是一种大规模的并行连接处理系统，它模拟生物，特别是人类大脑的学习过程，具有强大的自学习能力和非线性表达能力。基于神经网络的分割方法的基本思想是将图像影射为某种网络，然后把边缘己知的图像及其边缘作为先验知识对网络进行训练，直到训练过程收敛为止。

五、基于模糊集理论的分割方法

医学图像通常具有模糊和不均匀特性，图像中的区域并非总能被明确地划分。是模糊图像分割实施起来非常复杂，对于医学超声图像的分割，因为图像质量较差，所以更是难以运用模糊理论来实现。

六、基于分形理论的分割方法

分形分割方法是近年来新出现的图像分割方法。自Mandelbrot于1975年系统地提出了分形几何学的理论，它已经成为研究和处理具有复杂和不规则图形的有力工具。遗憾的是，基于纹理分析的图像分割一般分辨率比较低，分形理论的应用还是比较少的。

七、基于变形模型的分割方法

自二十世纪八十年代Kass等提出基于变形模型（Snake）的分割方法以来，对变形模型的研究和改进工作在近十几年中广泛地展开：如Mclnemey和Terzopoulos从医学图像分析的角度考察了可变形模型，Brown从配准的角度考察可变形模型，Audete则纯粹从算法的角度考察配准中的可变形模型，Montagnat则对可变形表面模型的数学描述以及拓扑结构的变化做了详尽的考察。从最近十几年的研究成果来看，变形模型已经由最初的Snake模型衍生出具有各种不同特点的变形模型，如气球模型、T-Snake模型、梯度矢量流（Gradient Vector Flow，GVF）变形模型、测地线模型、基于水平集的变形模型等等。

而主动轮廓线模型（Active Contour Model），又称蛇（Snake）模型，是一条由若干个点连接起来的能量最小化的样条，该样条同时受到内外力和图像力的引导而趋向图像的形状边缘。它的一个很突出的缺点是只能检测到图像的外在轮廓而无法检测图像的内在轮廓，而在医学图像处理中，很多医学图像需要我们分割出不同的区域，而这些区域可能是相互嵌套的，在这种情况下，必须得到图像的内在轮廓。基于Snake模型的一系列方法，使用Matlab编程实现并应用到医学图像数据库上进行测试，并提出对Snake模型的改进算法。希望提出一种新的方法，使得改进后的snake模型能够识别待检测图像的内在轮廓，从而更好的达到图像分割的目的。

参考文献：

第9篇：医学图像诊断范文

1医学图像可视化

三维可视化的目的是从一系列二维切片数据（图像）中得到物体的三维表示。三维体数据的可视化即是三维医学图像。三维可视化技术主要包括医学图像的预处理及其相对应的绘制技术。三维可视化的主要思路如下：

（1）数据读取：读取并显示DICOM图像文件，将设备获得图像转化成RGB图像或灰度图像。医学图像的存储和交流格式标准为DICOM，随着近年来DICOM标准的不断完善，基于DICOM标准的图像获取方式将会成为未来医学图像信息系统的主要的数据获取方式。

（2）图像预处理：消除医学图像在获取、传输和转换过程中由于外界环境的干扰、几何畸变等产生的噪声和失真。图像处理之前都要进行适当的图像配准[3]与融合，图像校正等操作。

（3）特征提取：在序列图像中提取出需要重建目标的轮廓，即图像分割[4，5]。图像分割通过不同区域和组织的特性不同进行分割。基于结构、统计学的方法以及混合分割的方法都是图像分割中的基本算法。

（4）三维可视化：根据医学图像数据的特性、对可视化的应用以及所需的可视化结果来选取重建方法。重建图像并实现可视化。

（5）图像显示：通过计算机图像图形学技术和可视化技术对重建后的图像进行处理，包括明暗变换，色彩渲染，光照计算和隐藏面消除等，除此之外将可视化的图像做出旋转、缩放、平移、剖分、开窗等效果，让三维可视化的图像更适合观察，便于医学工作者进行分析。

2三维可视化主要技术

2.1三维可视化技术分类

图像三维可视化主要有三维面绘制（SurfaceRending）和三维体绘制(VolumeRending)两大类方法。体绘制的优势体现在可视化效果较好，面绘制的优势在于交互性能较强和算法效率较高。面绘制方法通过分割一系列被检物体的二维图像建立其三维模型，并以表面的方式显示出来，从而为用户提供较真实的三维医学图像，也便于医生观察和分析，在辅助医生诊断、手术仿真、引导治疗等方面发挥着重要的作用。体绘制以视觉成像原理为依据，由于体素在不同的光照模型以及不同的属性下，有着不同的光强和不透明度。当我们沿着视线方向积分时，就会在成像平面上行成被绘制物体的投影图像。体绘制方法研究的是体素和体数据场的直接关系，中间无需转换，使结果的可靠性更高。

（1）三维面绘制方法

面绘制可以分为基于断层轮廓的表面重建以及基于体素（Voxel）的等值面重建。使用基于断层轮廓的表面重建方法首先对感兴趣目标区域进行分割，然后通过轮廓线来构建感兴趣目标区域的边界，优点是简单且数据量小，缺点是不是很直观。基于轮廓重建物体表面主要采用三角面片拟合表面轮廓，在实际中运用最多的三角剖分是基于表面轮廓的Delaunay三角形方法。该方法由Bussonnat提出，解决了系列表面轮廓的三维连通性问题。基于体素的等值面重建的重点在于寻找等值面。Cuberille方法用边界体素的六个面拟合等值面，该方法简单易行，但产生的图像会出现严重的走样，不能很好的显示细节。Lorenesen提出的MarchingCubes方法以三维规则数据场为等值面，通过比较每个体素的梯度值与等值面的一个表面阈值来找出含有此阈值的立方体，最后利用插值的算法求出这些表面。该方法优点是计算量小，运行速度快，缺点是存在连接上的二义性。在MC算法基础上发展起来的MarchingTetrahedral方法旨在将立方体体素剖分成四面体，在其中构造等值面。该算法实现简单，构造的等值面精度高，最主要的是避免了MC算法中的二义性问题。而DividingCubes方法无需绘制等值面，通过绘制表面点来建立物体的表面，节省了大量的计算时间。

（2）三维体绘制方法

体绘制方法在体数据处理和特征信息表现上的优势使其在备受医学领域专家和学者的关注。处理数据域的不同使得体绘制分为两种不同的算法。其一是时间域方法，原理是不经过任何变换直接在空间域处理体数据；其二是变换域算法，算法应用前要先对体数据进行变换，在变换域里处理体数据。足迹法（FootPrint）、错切-变形算法（Shear-Warp）[6]、光线跟踪法（RayCasting）[7]、投影法（Projection）是空间域的典型算法。

①足迹法是一种投影成像方法，它将数据场中每一个体素作为能量源，然后逐层、逐行、逐个的计算每个样本点对屏幕像素的贡献，再加以合成，形成最后的图像。

②错切-变形算法先将三维视觉变换分解成三维错切变换和二维的变形变换，根据生成的错切变换矩阵对体数据进行错切，再对每一层体数据进行重采样，从前至后将体数据投影到二维中间图像平面，最后对中间图像做变形变换生成最后的结果图像。

③以图像空间为序的光线跟踪法[8]原理是光线沿着像空间的每一个体素出发，在进出投影物体的期间等间距的进行二次采样。每个采样点的颜色值和阻光度值即为该采样点8临域体素的三次线性插值。接着根据光照模型计算每个采样点的光亮度值，最终转化为三维数据图像。

④以物空间为序的投影法原理是不同视点对应的体素拥有不同的优先级，按优先级的升幂或降幂排列顺序将所有体素投影到二维像平面上。变换域体绘制算法先将体数据经过变换之后再进行显示，降低了算法的计算复杂度。目前应用最多的变换域体绘制算法有频域体绘制算法和基于小波变换的体绘制算法。频域体绘制算法[9]（FrequencyDomainVolumeRenderingAlgorithm）利用Fourier变换，将三维数据场空间转换到三维频域空间，接着对过频域中心并且垂直某个方向的二维切片图像作反Fourier变换，变换后的图像就是沿该方向进行投影成像方法或光线投影方法所产生的图像。基于小波变换的体绘制算法包括两种算法：小波域光线投影法（RayCastinginWaveletSpace）和小波足迹法[10]（Wavelet-BasedSplatting）。小波域光线投影法先对体数据做小波变换，再将变换后的近似结果带入体绘制方程求解。小波足迹法原理是计算各个小波和其尺度函数经历的路线，通过小波系数加权得到最终的投影图像。

2.2三维可视化体绘制加速技术

由于计算机技术的迅猛发展，以及面绘制技术的局限和缺点，人们越来越关注体绘制及其加速技术。一般而言，体绘制加速一般分为硬件加速和软件加速两大类。基于软件的加速技术能够达到交互式的绘制速度，但大都会牺牲一些绘制质量。在体绘制发展过程中，计算机硬件性能始终是一个关键的制约因素，且硬件加速技术能在不降低图像质量的同时实现实时绘制和交互。(1)软件加速技术空间剖分技术[11]：利用数据空间的相关性，基于空间剖分技术的加速算法对数据空间进行剖分，并且将连续的空体元划分到一定的包围盒中，当光线在数据空间穿行碰到这些包围盒时，只需进行求交运算便可忽略整个空体元的包围盒，以减少光线投射的步数，降低计算时间。KD-tree算法、八叉树算法都是其经典算法。光线相关性：光线相关性加速技术主要是利用光线在投射过程和在体数据空间穿行过程的相关性的特点，来减少光线投影的数量和采样点的计算量，从而实现算法的加速。有些采样点在计算中贡献为零，因此可以忽略[12]。光线相关性主要分为像空间相关性和序列图像相关性两种算法。像空间相关性算法核心思想是图像平面的像素之间相关性很紧密，两个相邻像素具有相似或相近的参数，间隔地发射光线，插值计算不发射光线的像素，从而实现算法加速。自适应调整采样频率：利用投射光线穿越体数据时，同一物体的不同采样点性质相同这一原理，来减少采样点的数目，实现自适应调整采样频率。Danskin和Hanrahan使用较低的采样频率对区域一致性较好的区域或体数据对不透明值作用很小的区域采样，提高绘制速度。提前终止合成：使用从前至后的体绘制方法进行图像合成中，同一束光纤上的采样点有钱到后顺序地进行色彩合成，当不透明度值逐渐累积接近1时，后续的采样点对像素色彩的贡献近乎为零。因此可以取消后续样点色彩合成操作，节省计算量。

(2)硬件加速技术

图形处理器：计算机图形处理器（graphicsprocessorUnit,GPU）的迅猛发展，成为了关注热点[13]。GPU引入了像素和顶点两种着色器，用户通过程序便能控制图形流水线的执行，有效提高了计算机图形处理的质量和速度，扩展了图形处理器的应用范围和能力。目前的进展是绘制过程中的三维线性插值运算利用GPU的计算并行性，将运算从GPU向显卡转移，可以大大提高速度。GPU加速的光线投影算法也越来越多的得到人们关注[14-16]。三维图形加速硬件[17，18]：三维纹理映射是其典型应用，在有限的纹理内存中，该理论将整个体数据分成几个小块处理，采用专业的图形卡，完成复杂运算和数据采集。但是三维纹理映射会产生较多伪影并且价钱不菲。

实时交互成像体绘制：目前，人们最为关注的是在体绘制中能否实现实时交互的成像操作以及其实时交互的精度。国外很多研究机构也开展了硬件体系结构的研究，如德国Tubingen大学的VOGUE和VIZARDII有高质量的头饰投影绘制、SGI的TextureMapping的纹理映射技术使用多边形绘制、Mannheim大学的VIRM可以计算阴影并支持体绘制优化算法、Terarecon公司的VolumePro等。并行和分布式体绘制[19]：并行和分布式体绘制算法将庞大的计算任务划分到多个处理机上运算，利用多个并行计算机或微机和联网工作站，达到提高算法速度的目的。根据并行算法的处理对象可以将其分为图像分割和对象分割两大类。该算法解决了在单处理机上难以获得较快的响应速度，尤其是体数据的容量超出单处理机的容量等问题。优点是大大提高了算法速度，较快实现体绘制算法的同时实现了实时体绘制。

2.3医学图像三维可视化应用

(1)临床诊断应用

医学图像三维可视化技术不仅能够逼真地表现病灶的立体形态，与此同时还能整合不同的时间或成像设备得到的成像数据，让医生清楚地掌握病灶不同于正常结构组织的特性及其发展过程[20]。虚拟内窥镜（virtualendoscope,VE）是在传统内窥镜和计算机二维断层结构成像基础上发展起来的，使用体绘制方法或SSD算法[21]不仅能够显示具有内窥镜效果的人体组织结构的三维图像。还能在人体的组织结构被检测时间接采集图像，这个过程得到的结果可以保存下来并制作成视频继续观察。以虚拟内窥镜方式检查血管管径的测量参数和血液流量、血流速度及官腔内的表象的测量在心血管疾病的诊断中具有重要的意义。虚拟耳鼻喉镜，虚拟肠胃镜，虚拟食道———支气管表现出有意义的前景。虚拟内窥镜在泌尿系统和消化道疾病的诊断也已经应用于临床。

(2)临床治疗应用

外科手术正在向微创发展，微创手术创面小，使得手术野范围缩小，影响医生制定手术治疗方案。在外科手术中，使用计算机辅助手术系统制定科学的手术计划可以减少外科创伤，提高手术的精度和可靠性[22,23]。手术前，医生可以通过可视化结果来制定手术计划同时也能观察到一些隐藏的区域。手术中，使用定位功能准确地引导手术器械进入手术目标位置[20]。放射治疗为目前治疗肿瘤的常用方法之一，根据医生的要求以及定位装置，放疗计划系统依据病人的成像数据重建出病灶和周边组织的三维模型，实现精确放疗。通过放射治疗的高剂量区与病灶的形状吻合或接近，达到毁损病灶且控制周边组织在安全剂量范围的目的，与手术切除病灶效果一致，放射治疗主要针对手术无法完全切除病灶或可能会切除掉重要组织或器官的问题。放射治疗的精确性使其应用于脑部功能性疾病和脑部肿瘤疾病的治疗，且临床实践已证实了其有效性[24]。

(3)医学教学和手术模拟中的应用

医学图像三维可视化在医学计算机辅助教学中具有重要应用，学生不必继续通过观察尸体标本或观看解剖图谱来了解人体组织器官的三维结构。给学校教学带来了很大的方便，也使得学生学习起来更加生动、形象。虚拟人体将人体的功能与解剖图像相融合，由于不同观察方式得到的人体的各个组织器官的信息不同，通过显示组织器官的形态及其在体内的位置来展现人体内部结构，能够更好的应用在医学教学和手术模拟中。新加坡研制了较为成熟的三维可视化系统DextroScope。2006年，在南方医科大学与华南师范大学计算机学院的共同努力下，针对腹部医学图像处理系统MIPS应运而生。目前，针对虚拟人进行的数字化肝脏手术，针对虚拟机器人进行的辅助正骨手术，针对虚拟人的定向脑神经微创手术[25]，以及虚拟器官中的建模并检测、软组织形变及力学反馈等研究都是医学图像三维可视化在医学教学和手术模拟中的重要应用。

(4)远程医疗中的应用

在远程医疗中，利用网络可以将计算机二维断层图像数据进行共享和异地传送，完成远程专家诊断、远程手术及远程放化疗计划。远程专家诊断和手术以可视化的医学模型和图像为基础，使用三维可视化技术进行诊断。目前，三维可视化的医学模型和医学图像三维可视化技术正向分布式协同可视化的方向发展。想要完成异地的专家诊断和手术就必须搭建起远程专家和现场医生的交互操作的桥梁，分布式协同可视化技术在此基础上得到发展和应用。TeleInViVo系统是分布式协同可视化在远程医疗领域的应用。

(5)可视人计划和医用机器人

三维可视化的医学模型和图像通过处理CT、MR、超声等图像数据，直观地展示具有三维立体效果的人体器官组织图像。从二十世纪八十年代开始，人们就将视线对准了可视人计划。1989年，美国开始从事可视人计划（VisibleHumanProject，VHP）的研究。2000年，韩国的可视韩国人（VisibleKoreanHuman，VKH）数据集让世人大吃一惊。2003年，钟世镇等也不甘落后建立了虚拟中国人（VirtualChineseHuman，VCH）数据集。张绍祥等使用VCH数据三维重建了心脏系统、骨科、腹部组织以及神经组织等方面。钟世镇、方驰华等使用VCH数据集三维重建了肝胆组织、妇科、骨科等方面[26]。医用机器人结合了机器人技术、数字图像处理技术、虚拟现实技术、计算机网络控制技术和医疗外科技术，实现康复医疗、医院服务和机器人辅助外科手术等功能。医用机器人结合计算机虚拟技术以及三维可视化技术，通过添加定位病灶的程序于机器人的控制芯片中，达到在外科手术中定位病灶的目的，使得手术结果更加精准。