医学图像处理技术fujiaqi

医学图像处理技术

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。

关键词：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合；纹理分析

The Overview of Medical Image Processing Technology

Abstract：The present situation and development of such medical image processing techniques are summarized as the techniques of image segmentation, image registration, image fusion and texture analysis. On the basis of analyzing the relative techniques, the problems have been put forward what we are facing with the development of medical miage processing techniques. At the end of this paper, the development tendency of medical image processing is predicted.

Key words: medical image processing; image segmentation; image registration; image fusion; texture analysis

目录

引言： ......................................................................................................................................... - 1 - 一． 医学图像处理概论 ............................................................................................................ - 1 -

1.1 医学影像技术的发展 .................................................................................................. - 1 - 1.2 有关医学成像技术 ...................................................................................................... - 2 -

1.2.1 X线成像 ......................................................................................................... - 2 - 1.2.2 超声成像 ........................................................................................................ - 3 - 1.2.3 CT成像 ........................................................................................................... - 3 - 1.2.4 核医学成像 .................................................................................................... - 3 -

二．医学图像三维可视化技术 .................................................................................................. - 4 -

2.1 三维可视化概述 ........................................................................................................... - 4 - 2.2 关键技术 ....................................................................................................................... - 4 - 三．医学图像分割 ...................................................................................................................... - 5 -

3.1 基于统计学的方法 ....................................................................................................... - 5 - 3.2基于模糊集理论的方法 ................................................................................................ - 5 -

3.2.1基于模糊理论的方法 ......................................................................................... - 6 - 3. 2.2 基于神经网络的方法 ....................................................................................... - 6 - 3.2.3 基于小波分析的分割方法 ................................................................................ - 6 - 3.3 基于知识的方法 ........................................................................................................... - 6 - 3.4 基于模型的方法 ........................................................................................................... - 6 - 四．医学图像基本处理步骤 ...................................................................................................... - 7 -

4.1 概述 .............................................................................................................................. - 7 - 4.2 医学图像处理基础 ...................................................................................................... - 7 - 4.3 医学图像的运算 .......................................................................................................... - 7 - 4.4 医学图像变换 .............................................................................................................. - 8 - 4.5 医学图像增强 .............................................................................................................. - 8 - 4.6 医学图像分割 .............................................................................................................. - 9 - 4.7 医学图像配准 ............................................................................................................... - 9 - 4.8 医学图像融合 ............................................................................................................. - 10 - 五．医学图像纹理分析 ............................................................................................................ - 10 -

5.1 统计法 ......................................................................................................................... - 10 - 5.3 模型法 ......................................................................................................................... - 11 - 5.4 频谱法 ......................................................................................................................... - 11 - 六．总结.................................................................................................................................... - 12 - 参考文献：................................................................................................................................ - 12 -

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 :Magnetic Resonance Imaging)、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。

一． 医学图像处理概论

医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。医学图像处理的对象主要是X射线图像，CT(Computerized Tomography)图像，MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像，超声(Ultrasonic)图像，PET(Positron emission tomography)图像和SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)图像等。医学图像处理的基本过程大体由以下几个步骤构成：首先，要了解待处理的对象及其特点，并按照实际需要利用数学的方法针对特定的处理对象，设计出一套切实可行的算法；其次，利用某种编程语言（C语言，Matlab或其他计算机语言）将设计好的算法编制成医学图像处理软件，最终由计算机实现对医学图像的处理；最后，利用相关理论和方法或对处理结果进行检验，以评价所设计处理方法的可靠性和实用性。因此，要正确掌握医学图像处理技术，除了具备算法设计（高等数学基础）和计算机程序设计能力外，对所要处理的对象及其特点的了解也是非常重要的，以下就对医学影像技术的发展及相关成像技术做简要的介绍。

1.1 医学影像技术的发展

现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的X射线并由此产生的X线成像技术(Radiography)。在发现X射线以前，医生都是靠“望、闻、问、切”等一些传统的手段对病人进行诊断。医生主要凭经验和主观判断确定诊断结果，诊断结果的正确与否与医生的临床经验直接相关。X射线的发现彻底改变了传统的诊断方式，它第一次无损地为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态照片，由此引发了医学诊断技术的一场革命，从此使诊断正确率得到大幅度的提高。至今放射诊断学仍是医学影像学中的主要内容，应用普遍。因此，X射线的发现为现代医学影像技术的发展奠定了基础。

自伦琴发现X线以后不久，X线就被用于对人体检查，进行疾病诊断，形成了放射诊

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断学(diagnostic radiology)的新学科，并奠定了现代医学影像学(medical imageology)的基础。上世纪50年代到60年代开始应用超声与核素扫描进行人体检查出现了超声成像和?闪烁成像(?-scintigraphy)。上世纪70年代和80年代又相继出现了X线计算机体层成像(CT)、磁共振成像（MRI）和发射体层成像(Emission Computed Tomography，ECT)，如单光子发射体层成像SPECT与正电子发射体层成像PET等新的成像技术。这样，仅100多年的时间就形成了包括X线诊断的影像诊断学(diagnostic imageology)。虽然各种成像技术的成像原理与方法不同，诊断价值与限度亦各异，但都是使人体内部结构和器官形成影像，临床医生通过这些影像获得人体解剖与生理功能状况以及病理变化的信息，以达到诊断的目的。上世纪70年代迅速兴起的介入放射学 (interventional radiology)，不仅扩大了医学影像学对人体的检查范围，提高了诊断水平，而且可以对某些疾病进行治疗。因此，不同成像技术的发展大大地扩展了医学影像学的内涵，并使其成为医疗工作中的重要支柱。

近20年来，随着计算机技术的飞速发展，与计算机技术密切相关的影像技术也日新月异，医学影像学已经成为医学领域发展最快的学科之一。常规X线成像正逐步从胶片转向计算机放射摄影（Computed Radiography，CR）或更为先进的直接数字化摄影（Digital Radiography，DR）的数字化时代。诞生时即与计算机紧密相关的CT、MRI则发展速度更为惊人。CT已从早期的单纯的头颅CT发展为超高速多排螺旋CT、电子束CT。在速度提高的同时，扫描最薄层厚也从早期的10mm到现在的0.5mm以下，图像分辨率也达到了1024*1024。这些使CT的应用不仅在于早期横断面成像，同时可以作细腻的三维重建，虚拟内窥镜，手术立体定向，CT血管成像（Computed Tomography Angiography，CTA）等。MRI也从早期的永磁体、低场强发展到现在的超导、高场强，分辨率在常规扫描时间下提高了数千倍，磁共振血管成像（Magnetic Resonance Angiography，MRA）已成为常规检查项目，同时磁共振功能成像以及磁共振波谱（MRS）技术正在迅速发展之中。

1.2 有关医学成像技术

1.2.1 X线成像

1895年伦琴发现X线，使人们通过X线第一次无须手术就能观察到人体内部的结构，为医生确诊疾病的病因提供了重要直观的信息。

发现X射线以来，医学影像学领域发生了几次具有重大意义的历史性变革。传统的X-ray成像第一次为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态照片，由此引发了医学诊断技术的一场革命，并形成了放射诊断学。

传统的X射线成像得到的是组织或器官的投影像，照片上某个像素的亮度反映穿过人体到达胶片的X射线的强度，它与人体对X射线的吸收量成反比，它将三维空间的图像投影到一个二维平面上，使厚度方面的信息都重叠地加在一起，造成了某些细节因信息重叠而丢失。因此，这种成像方式难以检测较小的病灶。X线成像技术到目前已经经历了100多年发展的历程，由最初单一的X线摄影发展到X线透视、X线数字减影血管造影 (Digital Subtraction Angiography， DSA)、X线介入治疗等多种诊断和治疗方式，其中在X线介入治疗基础上形成的介入放射学(Interventional Radiology)开创了诊断技术应用于临床治疗的先河。除此之外，X线成像的方式也发生了根本的变化，开始由模拟成像逐步向数字成像方式发展，如目前已经在临床上广泛应用的CR、DR以及数字胃肠机等。尽管如此，X线成像技术没有从根本上改变3D物体投影到2D平面的问题。由于处于不同深度的组织的像是重叠在一起的，从而使得X线影像的空间分辨率受到一定限制。

尽管X线成像存在不足之处，但在临床很多方面（例如胃肠道仍主要使用X线检查，骨骼肌肉系统和胸部也多首先应用X线检查等），X线检查仍然是首选的影像学常规检查手段。

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1.2.2 超声成像

超声可以探查出非常细微的病变组织，是X线摄影的有力补充。超声成像也是除了X线以外使用最为广泛的医学成像工具。超声成像依据的是脉冲-回波技术，这个技术和雷达技术相似。在第二次世界大战时期发展起来的雷达和声纳的基础上，应用超声脉冲反射原理发展了各种超声成像技术，后来又发展了超声多普勒技术和超声计算机断层技术。目前，三维超声成像技术也在发展之中。

超声波成像从发明到现在已经有了很大的进步。目前已经从过去的单探头发展成为今天的探测器阵列，从模拟系统发展到全数字化和图像实时显示系统。

超声仪使用的成像物质波源是震动频率在人的听觉范围以外的机械震动波。所以，超声成像是用不可见的也听不到的超声波能量实现的人体成像，不象X射线，超声波对人体无辐射伤害。人们常说的B超只是超声波成像仪的一种。它适合对人体解剖结构和血流进行成像。由于超声成像安全可靠，价格低廉，所以在临床诊断和介入治疗中都得到了迅速发展，成为目前临床上广泛使用的四大医学影像设备之一。超声成像的缺点是图像对比度差，图像的重复性依赖于操作人员。另外，超声检查的视野有限，难以显示正常组织及较大病变的全貌，也不利于与其它检查图像(如CT，MRI)进行对比。

1.2.3 CT成像

随着计算机技术的发展，1972年出现了计算机辅助X射线断层扫描术(CT)。CT是以高穿透性、高能量的X射线穿过人体的受检部位后，由于不同组织或器官在组织密度上的差异，使入射的X射线被人体组织的吸收而发生相应的衰减，得到人体断层中的所有体积元的X线吸收系数。其主要特点是具有高密度分辨率，比普通X线照片高10～20倍；能准确测出某一平面各种不同组织之间的放射衰减特性的微小差异，以数字图像的形式将其显示，极其精细地分辨出各种软组织的不同密度，从而形成对比。如头颅X线平片不能区分脑组织及脑脊液，而CT不仅能显示出脑室系统、还能分辨出脑实质的灰质与白质；引入造影剂以增强对比度，可使其分辨率大幅度提高，故而拓宽了疾病的诊断范畴，提高了诊断正确率。随着计算机技术的不断发展和断层扫描技术的不断改进， CT技术的发展日新月异，从早期的旋转/平移扫描方式到今天的多层螺旋扫描CT的出现，CT的空间分辨率(Spatial resolution)、密度分辨率(Density resolution) 和时间分辨率(Temporal resolution)越来越高，因而诊断效果也越来越好，临床应用也日趋普遍。

由西门子在2005年推出的世界上首台双源CT 系统——SOMATOM Definition，代表了CT技术的最新成果。它将传统上多层螺旋CT的单X线源、单套检测器改变为相互垂直的双X线源、双套检测器设计。

1.2.4 核医学成像

核医学成像是现代医学影像学的重要组成部分。核医学成像是一种对人体无创、安全而有效的成像方法，它最重要的特点是能反映人体内各组织器官功能性（代谢）的变化，而功能性的变化常发生在疾病的早期。目前常用的影像诊断方法如超声、CT、MRI等提供的是人体解剖学变化的信息。而核医学成像提供的是人体组织器官的新陈代谢变化方面的信息，既功能性信息，这些信息有助于更早地发现疾病，并判断疾病的性质及发展程度。

核医学成像技术是以放射性核素示踪法为基础的，其基本特点是利用放射性核素制作标记化合物注入人体，释放的正电子与体内存在的电子碰撞而发生湮灭，从而释放出?射线，利用体外检测器获得数据，并利用这些数据进行图像重建，进而形成核医学图像。ECT的本质是由在体外测量发自体内的?射线技术来确定在体内的放射性核素的活度。

在核医学成像过程中，注入人体内的放射性药物根据自己的代谢和生物学特性，能特异地分布于体内特定的器官或病变组织，标记在放射性药物分子上的放射性核素由于放出?射

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