醫(yī)學(xué)圖像范文10篇

【摘要】隨著社會(huì)現(xiàn)代化的發(fā)展，醫(yī)療體制改革的不斷推進(jìn)，促進(jìn)了現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的可持續(xù)發(fā)展。在生物醫(yī)學(xué)工程教育中，醫(yī)學(xué)圖像處理是重要的教學(xué)分支，加強(qiáng)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)的研究，將行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法有效地轉(zhuǎn)化在醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)上，可以提高醫(yī)學(xué)圖像處理方面的教學(xué)質(zhì)量，同時(shí)也提高了生物醫(yī)學(xué)工程畢業(yè)生的可持續(xù)發(fā)展性。本文闡述了行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法，以及在醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)方面行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法的轉(zhuǎn)化和效果分析。

【關(guān)鍵詞】行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法；醫(yī)學(xué)圖像處理；教學(xué)研究

醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)所涉及的內(nèi)容較為廣泛，其中包含了醫(yī)學(xué)圖像處理的基本概念、圖像分割、圖像可視化等內(nèi)容，具有一定的教學(xué)難度。在生物醫(yī)學(xué)工程中，醫(yī)學(xué)圖像處理是重要的研究方向和研究分支，醫(yī)學(xué)圖像處理課程具有較高的難度，其主要是通過(guò)數(shù)學(xué)方法、數(shù)學(xué)原理、計(jì)算機(jī)技術(shù)等多學(xué)科內(nèi)容的交叉融合而實(shí)現(xiàn)的，對(duì)醫(yī)學(xué)影像設(shè)備所產(chǎn)生的圖像進(jìn)行分析處理，其中醫(yī)學(xué)影像設(shè)備包含了：PET、CT、MRI等。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，提高了醫(yī)學(xué)圖像處理能力，在醫(yī)學(xué)上，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，取得了更高的研究?jī)r(jià)值。在國(guó)家教育中，醫(yī)學(xué)圖像處理課程的地位日趨上升，為了促進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像處理課堂的良性發(fā)展，加強(qiáng)教學(xué)理念和方法的創(chuàng)新是其中的重要因素之一，隨著行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法的提出，在醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)中，加強(qiáng)對(duì)行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法的有效轉(zhuǎn)化，可以提升醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)的水平。

1行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法

行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法具有復(fù)雜性、特殊性等特點(diǎn)，主要是由一系列的技術(shù)和教學(xué)方法組成，具有較高的應(yīng)用價(jià)值。行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法的內(nèi)容繁瑣，主要包含了：項(xiàng)目教學(xué)法、卡片展示法、任務(wù)教學(xué)法、頭腦風(fēng)暴法、模擬教學(xué)法、案例教學(xué)法、文本引導(dǎo)法等，在醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)中行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法的有效應(yīng)用，具有以下特點(diǎn)：強(qiáng)調(diào)了學(xué)生在圖像處理教學(xué)中的主體地位，可以提升學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力；學(xué)生可以參與信息收集、方案制定、方案實(shí)施、結(jié)果反饋等全部教學(xué)過(guò)程，提高了學(xué)生的參與感；學(xué)生可以參與到解決問(wèn)題的過(guò)程中，提高了學(xué)生的思考能力、操作能力、創(chuàng)新能力等，在培養(yǎng)學(xué)生專(zhuān)業(yè)能力上具有重要的作用。由于醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)具有較高的難度要求，所以在實(shí)施行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)模式的過(guò)程中，需要注意結(jié)合教學(xué)實(shí)際，根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況制定合理的教學(xué)計(jì)劃，科學(xué)的應(yīng)用行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)。

2在醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)方面行動(dòng)導(dǎo)向教學(xué)法的轉(zhuǎn)化

1概述

醫(yī)學(xué)圖像在獲取與傳輸?shù)倪^(guò)程中，會(huì)受到各種形式噪聲的干擾。近年來(lái)，一些新的濾波技術(shù)逐漸受到相關(guān)學(xué)者的重視并被應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像的降噪中[1-3]。文獻(xiàn)[3]提出的非局部均值(Non-localMeans,NLM)濾波算法考慮了盡可能多的相似性結(jié)構(gòu)信息，但該算法存在耗時(shí)、搜尋相似像素不充分的不足。相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道了一些改進(jìn)的NLM濾波算法，如魯棒的快速算法[4]、基于核回歸的改進(jìn)算法[5]、基于奇異值分解和K-均值聚類(lèi)的自適應(yīng)改進(jìn)算法[6]、基于矩的改進(jìn)算法[7-8]。這些改進(jìn)算法均取得了較好的去噪效果。為提高NLM算法的去噪性能，本文提出一種基于梯度信息的自適應(yīng)的醫(yī)學(xué)圖像去噪NLM改進(jìn)算法(ANLM)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性和可行性。

2經(jīng)典的非局部均值濾波算法

文獻(xiàn)[3]中提出的經(jīng)典N(xiāo)LM算法原理為：含噪圖像f{f(i)|iI}的任一像素點(diǎn)i處被濾波的灰度值()fi為：()(,)()jIfiwijfj(1)222,||()()||1(,)e()ijfNfNhwijZi(2)其中，權(quán)重w(i,j)滿(mǎn)足0≤w(i,j)≤1和(,)1jwij；22,||||為度量像素i和j的相似程度的高斯加權(quán)歐氏距離；a為高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，a0；h為控制衰減程度的參數(shù)；kN表示中心位于像素k的方形鄰域。正則化常數(shù)Z(i)為：222,||()()||()eijfNfNhjIZi(3)為避免過(guò)加權(quán)，當(dāng)ij時(shí)，權(quán)重w(i,j)為：w(i,j)max(w(i,j)),ij(4)NLM算法的核心思想是在一個(gè)稱(chēng)為搜索窗的大的像素范圍內(nèi)搜尋盡可能多的、與被濾波像素相似或匹配的其他像素參與到濾波過(guò)程中，以改善濾波效果。搜索窗內(nèi)2個(gè)像素點(diǎn)i和j的相似性通過(guò)稱(chēng)為相似窗的2個(gè)鄰域Ni和Nj中所有像素點(diǎn)的加權(quán)歐氏距離來(lái)度量。該距離越小，則i和j的相似程度越高，權(quán)重w(i,j)值越大。本文將上述算法稱(chēng)為經(jīng)典的非局部均值算法(CassicalNL-means,CNLM)。顯然，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，數(shù)量相對(duì)較少。若能同時(shí)對(duì)相似窗進(jìn)行平移和旋轉(zhuǎn)操作，則能找到更多的位置匹配或方向匹配的像素，從而提高算法的性能。本文基于這一思想，利用梯度信息，提出一種自適應(yīng)的非局部均值濾波算法(AdaptiveNL-means,ANLM）。

3自適應(yīng)非局部均值濾波算法

3.1算法原理

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)圖像；非剛性；圖像配準(zhǔn)；匹配矩陣；薄板樣條

摘要：非剛性圖像匹配問(wèn)題已成為醫(yī)學(xué)圖像分析中一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。基于薄板樣條插值方法,引入實(shí)匹配矩陣,并給出相應(yīng)配準(zhǔn)變換算法，該算法將薄板樣條參數(shù)表示成仿射分量和非仿射分量，并分別進(jìn)行求解。與其它非剛性匹配算法相比，該算法不僅保證了對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的雙向?qū)?yīng)，也實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)特征點(diǎn)選擇，實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人滿(mǎn)意。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像；非剛性；圖像配準(zhǔn)；匹配矩陣；薄板樣條

1引言

在醫(yī)學(xué)診斷和治療過(guò)程中，常需要對(duì)比分析多幅圖像，以獲得更為精確和全面的信息。圖像分析大都要求多幅圖像的幾何位置一致，因此，配準(zhǔn)是醫(yī)學(xué)圖像分析的一個(gè)重大課題。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是指對(duì)于一幅醫(yī)學(xué)圖像尋求一種(或一系列)空間變換，使它與另一幅醫(yī)學(xué)圖像上的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間上的一致。這種一致是指人體上的同一解剖點(diǎn)在兩張匹配圖像上有相同的空間位置。配準(zhǔn)的結(jié)果應(yīng)使兩幅圖像上所有的解剖點(diǎn)，或至少是所有具有診斷意義的點(diǎn)及手術(shù)感興趣的點(diǎn)都達(dá)到匹配。圖像配準(zhǔn)不僅可以校正病人多次成像間的位置變化，也可以校正由于成像模式本身導(dǎo)致的畸變。對(duì)同一個(gè)病人的不同時(shí)間的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，可以了解發(fā)育過(guò)程及腫瘤病變的病情；對(duì)不同人的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，去除種族、年齡等臨床及遺傳差異，從而形成疾病或人群特異性圖譜，可用于正常與否的分析；對(duì)不同成像模式進(jìn)行配準(zhǔn)，可以獲得互補(bǔ)信息。

醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)可分為剛性配準(zhǔn)和非剛性配準(zhǔn)兩類(lèi)。剛性配準(zhǔn)在許多情況下不能滿(mǎn)足臨床的需要，因?yàn)楹芏嘈巫兊男再|(zhì)是非剛體、非線性的。比如為了精確定位MR圖像左心室，常常伴有組織磁化系數(shù)差異、非水分子的化學(xué)位移以及血流流動(dòng)等因素導(dǎo)致的幾何畸變以及由于磁場(chǎng)不均勻、磁場(chǎng)梯度非線性及渦流等導(dǎo)致的探測(cè)畸變，因此在放療計(jì)劃制定中，將MR圖像配準(zhǔn)時(shí)，不能單純地使用剛性配準(zhǔn)，必須使用非剛性配準(zhǔn)。

【摘要】在醫(yī)學(xué)超聲波圖像中對(duì)圖像進(jìn)行豆剖有助于對(duì)于圖像的定量分析和定性分析，圖像豆剖與后續(xù)的分析和處理工作密切相關(guān)。到目前為止，雖然有許多記錄中都有大量的圖像豆剖方法，但是在面對(duì)復(fù)雜且困難程度較高的醫(yī)學(xué)超聲圖像，這些方法的作用往往很小，至于起不到任何作用。文章在分析醫(yī)學(xué)超聲圖像特性的基礎(chǔ)上，對(duì)醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖方法進(jìn)行統(tǒng)一的論述和評(píng)價(jià)，并對(duì)它發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

【關(guān)鍵詞】圖像分割；醫(yī)學(xué)超聲圖像；分割算法

1傳統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域中的意識(shí)產(chǎn)生圖像豆剖

1.1基于邊緣檢測(cè)的方法

基于邊緣檢測(cè)的豆剖方法是通過(guò)相鄰像素之間的特征的改變來(lái)獲得不同區(qū)域之間的邊緣，邊緣點(diǎn)的判斷依據(jù)是檢測(cè)點(diǎn)的本身和與它相鄰的點(diǎn)，具體包括局部微分算子，例如：Roberts梯度算子、Soble梯度算子和Canny算子，面對(duì)不同的超聲圖像，有著不同的算子、通過(guò)不同的手段來(lái)檢查這些邊緣點(diǎn)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，邊緣檢測(cè)方法獲得邊緣信息通常是因?yàn)檫@些信息不夠突出而產(chǎn)生的空間，無(wú)法形成包圍物體的封閉曲線，這就要求根據(jù)這些離開(kāi)的邊緣點(diǎn)采用一定的追蹤、連接算法規(guī)劃出有意義的物理范圍。同時(shí)，噪聲增大時(shí)邊緣檢測(cè)豆剖方法的圖像會(huì)形成比較多的假邊緣，對(duì)去除噪音提出出了比較高的要求。這個(gè)問(wèn)題在醫(yī)學(xué)超聲圖像豆剖中顯得極其重要。

在醫(yī)學(xué)超聲波圖像中圖像豆剖有助于圖像的定位、定量分析、定性研究，圖像豆剖與后續(xù)的分析和處理工作有著密切關(guān)系。正確的豆剖是從超聲圖像中為臨床應(yīng)用，目的是能夠準(zhǔn)確提取與診療相關(guān)聯(lián)的消息同時(shí)也是臨床中進(jìn)行定量分析和通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)臨床輔助操作中進(jìn)行每一個(gè)時(shí)刻的監(jiān)測(cè)、對(duì)信息進(jìn)行精準(zhǔn)分析的十分重要的環(huán)節(jié)。到目前為止，自動(dòng)或半自動(dòng)化方面超聲圖像與CT、MRI之間仍有很大的差異性，但是超聲成像因?yàn)橛歇?dú)特的無(wú)損性、能夠隨時(shí)的都進(jìn)行檢測(cè)以及低于平常的價(jià)錢(qián)，并且在定量分析、實(shí)時(shí)監(jiān)控以及醫(yī)治規(guī)劃等方面都有很大的發(fā)展能力，因此超聲圖像的豆剖在近年來(lái)越來(lái)越被人們所關(guān)注。因?yàn)楸旧硭M成的部分十分復(fù)雜，醫(yī)學(xué)超聲圖像的豆剖在事實(shí)上是一件非常難以達(dá)到的事情，到現(xiàn)在不就是一個(gè)沒(méi)有被解決的世界性難題。目前，在臨床應(yīng)用中對(duì)超聲圖像系統(tǒng)進(jìn)行豆剖最為主要的陳海是基于闕值法和大夫手動(dòng)豆剖兩種辦法。闕值豆剖法雖然應(yīng)用簡(jiǎn)單方便，但是在超聲圖像中會(huì)出現(xiàn)斑點(diǎn)噪音和出現(xiàn)的紋路使得圖像不能獲得一個(gè)較高的清晰度。手動(dòng)豆剖法在實(shí)際操作起來(lái)最為便捷，最后得出的結(jié)果也可以被接受和采納，但是沉重的工作量和較長(zhǎng)的時(shí)間通常會(huì)是大夫和病人都難以忍受。因此，用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和半自動(dòng)化的工作方法是在臨床應(yīng)用上更快捷，更為高效的實(shí)現(xiàn)超聲圖像豆剖的理想選擇。

通過(guò)醫(yī)療設(shè)備獲取的圖像都是二維醫(yī)學(xué)斷層掃描圖像，但人體的結(jié)構(gòu)是三維的，二維圖像不能看到人體內(nèi)部的物體結(jié)構(gòu)，并對(duì)人體器官的整體結(jié)構(gòu)分析造成障礙。把二維圖像進(jìn)行三維重建，重建后的圖像可以模擬人體結(jié)構(gòu)，便于觀察和分析病情，因此本文通過(guò)面繪制和體繪制兩種方法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行三維重建，本文主要介紹面繪制和體繪制三維重建的理論和具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

1面繪制三維圖像重建

面繪制是三維物體在二維平面的投影，是一種基于體素的表面重建，即直接從體數(shù)據(jù)提取物體表面的方法。本文以人腦圖像為例，應(yīng)用面繪制里的移動(dòng)立方體法重建三維圖像，通過(guò)輪廓提取和等值面明暗顯示兩個(gè)步驟重建三維腦部圖像。1.1輪廓提取我們主要提取腦結(jié)構(gòu)的表面形態(tài)，不考慮內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征，因此叫輪廓提取。我們對(duì)表面輪廓進(jìn)行采樣點(diǎn)提取，采樣點(diǎn)是由多個(gè)體素組成，一個(gè)體素又由8個(gè)頂點(diǎn)的多個(gè)立方體組成。首先，找到腦部的輪廓區(qū)域，計(jì)算每一個(gè)體素標(biāo)量值的所有拓?fù)錉顟B(tài)，如果標(biāo)量值大于輪廓線的標(biāo)量值，把該體素記為屬于輪廓區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)，否則標(biāo)記為輪廓區(qū)域外的點(diǎn)。然后，尋找頭表面和背景的邊界，去掉背景區(qū)域，計(jì)算頭表面的灰度閾值G，在頭表面內(nèi)部的所有像素的灰度值都大于設(shè)定的閾值G，在頭表面的外部所有的灰度值都小于設(shè)定的閾值G。根據(jù)各頂點(diǎn)與設(shè)定的閾值的關(guān)系，把頂點(diǎn)分為2類(lèi)，分別有黑、白兩色表示，遍歷立方體的每一個(gè)頂點(diǎn)，如果兩個(gè)頂點(diǎn)的顏色相同，該邊上不存在邊緣點(diǎn)，否則，在此邊上必然有一個(gè)邊緣點(diǎn)，用直線將遍歷后的所有小正方形的邊上邊緣點(diǎn)連接起來(lái)，并對(duì)公共邊合并，這些連接的線就構(gòu)成了邊界的輪廓線，沿著邊界線將背景和頭表面區(qū)域分離開(kāi)。處理完一個(gè)體素后，前后移動(dòng)到另外一個(gè)體素，當(dāng)所有的體素都遍歷完后，輪廓就繪制出來(lái)了。算法的步驟為：（1）選擇一個(gè)體素。（2）計(jì)算該體素中每一個(gè)小立方體頂點(diǎn)的內(nèi)外狀態(tài)。（3）生成每個(gè)頂點(diǎn)的二進(jìn)制編碼的索引值。（4）用該索引值創(chuàng)建樹(shù)型表，并計(jì)算標(biāo)量值。（5）用樹(shù)型表計(jì)算每個(gè)點(diǎn)所連接的邊的位置。由于算法過(guò)程是對(duì)每一個(gè)體素單獨(dú)處理，一些頂點(diǎn)組成的邊緣可以會(huì)重復(fù)使用，在遍歷頂點(diǎn)的時(shí)候沿著相同的方向進(jìn)行，通過(guò)程序消除重復(fù)使用的點(diǎn)即可。遍歷所有體素是輪廓提取的重點(diǎn)，本文用查表法遍歷每一個(gè)體素，將體素的八個(gè)頂點(diǎn)與閾值比較后產(chǎn)生一系列的邏輯值構(gòu)成八位索引值，通過(guò)三維圖像的256種構(gòu)型組成一個(gè)三角部分的查找表。通過(guò)查找表可以直接獲得輪廓區(qū)域的信息、索引號(hào)及指向三角部分的位置，最后找到所有三角部分的位置鑲嵌成表面輪廓。1.2等值面的明暗顯示為了真實(shí)的顯示物體表面的情況，使重構(gòu)的三維圖像更直觀，本文對(duì)用三角片構(gòu)成的物體表面設(shè)置光照效果，還要解決在特定的光照模型下的表面法向量的計(jì)算。首先，選擇光照模型，采用的光照模型為：I=Ia+(IS-Ia)cosθ，其中，I為物體表面光強(qiáng)度；Ia為環(huán)境的光強(qiáng)度；IS為光源的光強(qiáng)度；θ為入射光與表面法向量的夾角。然后，計(jì)算表面法向量，先用灰度差分法計(jì)算體素頂點(diǎn)上的灰度梯度值，再對(duì)八個(gè)頂點(diǎn)的法向量進(jìn)行線性插值就可以得到每個(gè)頂點(diǎn)的法向量，把計(jì)算得到的法向量值代入光照模型公式，就可以計(jì)算出表面物體的光照強(qiáng)度。最后，將其投影在某個(gè)特定的二維平面上進(jìn)行顯示，從而得到有光感效果的三維表面圖像，重建的輪廓及表面如圖1所示。

2體繪制三維圖像重建

表面繪制可以有效的繪制物體的三維表面，但缺乏內(nèi)部信息的表達(dá)；體繪制可以直接由體素生成三維物體，能夠表達(dá)物體的內(nèi)部信息，傳統(tǒng)的體繪制方法主要通過(guò)點(diǎn)、線和幾何多邊形繪制三維物體，但繪制后，圖像的真實(shí)感欠佳。比如：最大強(qiáng)度投影法重建后可以更直觀的觀察圖像，但是不能從圖像上看出沿著光線的最大值，即不能清晰的觀察到單個(gè)物體及相互之間的空間關(guān)系及具體位置。因此，本文提出按照?qǐng)D像順序進(jìn)行體繪制，該方法是發(fā)出一條光線通過(guò)像素進(jìn)到場(chǎng)景中，然后用某一特定的為計(jì)算像素值的函數(shù)計(jì)算沿光線所遇到的數(shù)據(jù)，確定圖像平面中每個(gè)像素值。這樣可以清晰的分辨出圖像在空間域的具體位置，使繪制后的結(jié)果更真實(shí)。圖1重建的輪廓與表面按照?qǐng)D像順序進(jìn)行體繪制也叫做光線投射，先確定圖像上的一個(gè)像素值，調(diào)整好相機(jī)的參數(shù)后，從相機(jī)發(fā)出一條光線并穿透該像素，然后用一些設(shè)定好的函數(shù)計(jì)算光線所遇到的數(shù)據(jù)，得到具體的像素值。選定的函數(shù)不同，獲得的圖像也不同，可以從多個(gè)角度去觀察圖像，圖像觀察全面。光線投射是重建圖像的重要過(guò)程，本方法使用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正投影柵格投影。光線具有互相平行的特點(diǎn)，并與視平面垂直，沿著每條光線的數(shù)據(jù)值是按照一個(gè)光線函數(shù)處理的，并將其轉(zhuǎn)換為灰級(jí)像素值。光線投射有兩個(gè)主要步驟：首先確定沿光線遇到那些數(shù)值，然后按一個(gè)光線函數(shù)處理這些數(shù)值。雖然在實(shí)現(xiàn)中這兩步典型地是結(jié)合在一起的，但這里我們單獨(dú)對(duì)待它們。由于需要按規(guī)定的光線函數(shù)來(lái)確定沿光線提取的數(shù)值，讓我們通過(guò)人腦圖像繪制的實(shí)例看看幾種不同的光線函數(shù)對(duì)顯示結(jié)果的影響。假設(shè)一條光線通過(guò)8位灰度體積數(shù)據(jù)時(shí)的數(shù)據(jù)值剖面，灰度數(shù)據(jù)值范圍為0~255。圖2是使用四個(gè)不同簡(jiǎn)單光線函數(shù)轉(zhuǎn)化為灰級(jí)值的顯示結(jié)果。圖2四種不同光線函數(shù)繪制的結(jié)果前兩個(gè)光線函數(shù)，最大值及平均值，是對(duì)標(biāo)量值本身的基本操作。第三個(gè)光線函數(shù)計(jì)算沿光線首次遇到等于標(biāo)量值為30處的距離，第四個(gè)函數(shù)使用α合成技術(shù)，將沿光線的值看作按單位距離累積的阻光度樣本值。并非所有的體繪制方法都可分到按圖像順序繪制。例如，體繪制的錯(cuò)切-變形法將三維視覺(jué)變換分解成三維錯(cuò)切變換和二維的變形變換。體數(shù)據(jù)按照錯(cuò)切變換矩陣進(jìn)行錯(cuò)切，投影到錯(cuò)切空間形成一個(gè)中間圖像，然后再將中間圖像經(jīng)變形生成最后的結(jié)果圖像。這種算法的最主要特點(diǎn)是按照主要的視線方向選擇切片數(shù)據(jù)集和投影數(shù)據(jù)。當(dāng)視線的方向變化時(shí)，投影方向不一定變化。如果我們從體積的基平面投射光線做正交投影，則相當(dāng)于使體積錯(cuò)切，使光線變得與基平面垂直。如果所有光線都源自于基平面上體素中同一平面，那么，這些光線與該體積的每個(gè)后續(xù)平面上的體素相交在連貫的位置上。

3結(jié)論

一些先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)不斷的應(yīng)用在醫(yī)療過(guò)程中，從而使醫(yī)學(xué)技術(shù)在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中得到有效提升。例如通過(guò)借助計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來(lái)提高醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，能夠有效的提升臨床對(duì)患者病情判斷的準(zhǔn)確率。而這主要就是由計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)將影像進(jìn)行還原分析，然后將一些病變位置在計(jì)算機(jī)操作下實(shí)現(xiàn)一種高清的處理，從而為主治醫(yī)生提供了參考建議。因此，為了能夠保證現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的發(fā)展，需要我們對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行研究，從而找到一個(gè)能夠有效融合二者的關(guān)鍵點(diǎn)，這對(duì)于提升醫(yī)療水平非常有利。

1醫(yī)學(xué)影像技術(shù)常用的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是綜合各個(gè)專(zhuān)業(yè)學(xué)科的綜合性知識(shí)技術(shù)，在目前的臨床治療上，醫(yī)生為了能夠準(zhǔn)確的診斷病人的病情，需要通過(guò)一些先進(jìn)的醫(yī)療影像設(shè)備進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確的病理分析，而這也是臨床治療中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。醫(yī)學(xué)影像不僅能夠在臨床治療上提供準(zhǔn)確的圖像信息，還能夠直接的為醫(yī)生反應(yīng)出病人的具體情況，直觀的對(duì)病人信息進(jìn)行判斷。而作為目前現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中經(jīng)常運(yùn)用到的一項(xiàng)技術(shù)，為了能夠使醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的應(yīng)用效果得到保障，需要我們?cè)趹?yīng)用過(guò)程中注重對(duì)醫(yī)學(xué)影像的圖像成像進(jìn)行分析，真正的為臨床治療找到最佳的治療方法。從目前我國(guó)的醫(yī)療事業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，在實(shí)際的診治過(guò)程中很多醫(yī)生都開(kāi)始應(yīng)用醫(yī)學(xué)影像技術(shù)進(jìn)行診斷病情。例如，目前對(duì)于一些內(nèi)部患有疾病的患者，都需要通過(guò)輔助CT、B超等醫(yī)學(xué)影像技術(shù)進(jìn)行對(duì)患者的病情分析，可以實(shí)現(xiàn)患者病變部位的清晰化成像反饋，為臨床診斷治療提供了巨大的幫助。但是，在受到一些外部因素的影像下，想要將患者的醫(yī)學(xué)影像更加清晰準(zhǔn)確的呈現(xiàn)，那么我們必須要對(duì)影像技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，控制相關(guān)影響清晰度的各個(gè)因素，從而保證醫(yī)學(xué)影像技術(shù)能夠快速穩(wěn)定的發(fā)展。基于目前這種情況，本文我們通過(guò)對(duì)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)進(jìn)行詳細(xì)研究，并且通過(guò)其中的PS技術(shù)、MAYA技術(shù)等對(duì)目前的醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，從而提高醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)的準(zhǔn)確性。

2計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像技術(shù)中的應(yīng)用

2.1圖像去噪。在傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像處理過(guò)程中，因?yàn)楹苋菀资艿酵饨缫蛩氐挠绊懚斐蓤D像處理的不清晰。其中因?yàn)槭艿皆肼曈绊憣?dǎo)致圖像出現(xiàn)明顯的噪點(diǎn)非常常見(jiàn)，這對(duì)于醫(yī)生在診斷病人的病情過(guò)程中很容易對(duì)病人病情做出錯(cuò)誤的判斷。因此，為了能夠提高醫(yī)學(xué)影像處理的準(zhǔn)確性與清晰效果，我們必須要對(duì)影像處理過(guò)程中出現(xiàn)的噪點(diǎn)進(jìn)行清除，掌握造成噪點(diǎn)出現(xiàn)的原因，然后通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行改善，從而使影像根源得到改善，保證了醫(yī)學(xué)影像的清晰效果，還能夠保證診斷的準(zhǔn)確性。2.2圖像增強(qiáng)。隨著圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像增加是目前現(xiàn)代處理技術(shù)中一種非常常見(jiàn)的圖像處理方法，能夠有效的提高圖像的清晰度和分辨率，在實(shí)際應(yīng)用中較為廣泛。而對(duì)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的處理過(guò)程中，為了能夠恢復(fù)醫(yī)學(xué)圖像自身的各種真實(shí)情況，只有不斷減少醫(yī)學(xué)圖像本身的各種影響因素，才能夠保證患者在進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確性因此，我們必須要加強(qiáng)在醫(yī)學(xué)圖像處理中，對(duì)圖像本身顏色、自身的飽和度以及與圖像相關(guān)的其他因素的改善，從而保證最終的圖像應(yīng)用效果，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的應(yīng)用和發(fā)展。2.3圖像分割。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像分割技術(shù)主要是對(duì)圖像進(jìn)行分割處理，而通過(guò)有效的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的應(yīng)用可以改變圖像自身的差異化，從而保障了在實(shí)際的醫(yī)學(xué)影像處理過(guò)程中的有效性。通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的分割處理，能夠準(zhǔn)確的將圖像中的各種信息進(jìn)行清楚的表現(xiàn)出來(lái)，并且還能夠運(yùn)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)，將患者進(jìn)行診斷的明確區(qū)域性因素進(jìn)行詳細(xì)的分析，從而使我們的醫(yī)生對(duì)患者的病情更加了解。通過(guò)我們將分割圖像進(jìn)行應(yīng)用，可以使其作為臨床診斷技術(shù)的依據(jù)來(lái)進(jìn)行應(yīng)用，從而有效的保證了患者治療過(guò)程中，對(duì)于醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的更高需求。2.4醫(yī)學(xué)圖像的開(kāi)窗技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像處理時(shí)，能夠有效的幫助我們提高醫(yī)學(xué)圖像的精準(zhǔn)度。其中，開(kāi)窗技術(shù)的應(yīng)用，就是能夠?qū)⑨t(yī)學(xué)影像中部分線性灰度變換的主要方法，在臨床醫(yī)學(xué)影像處理過(guò)程中可以通過(guò)開(kāi)窗技術(shù)，在不影響視覺(jué)效果的前提下將圖像的精度進(jìn)行擴(kuò)大，保證了診斷的準(zhǔn)確性。

3結(jié)論

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像

醫(yī)學(xué)圖像資料主要包括各種醫(yī)學(xué)圖片、疾病分布圖、醫(yī)學(xué)人物肖像圖等。這類(lèi)資料的特點(diǎn)是直觀、形象，可彌補(bǔ)文字表達(dá)的不足。因此，在教學(xué)、科研和學(xué)習(xí)中，往往需要圖像資料來(lái)補(bǔ)充、印證。關(guān)于這類(lèi)資料的查找，主要利用的是各種醫(yī)學(xué)圖譜，此外還可利用含圖的醫(yī)學(xué)工具書(shū)或?qū)Ｖ?/p>

1.利用醫(yī)學(xué)圖譜

例如美國(guó)出版的《外科手術(shù)圖譜》(AtlasofSurgicalOperation)。該圖譜介紹的一些高難度而復(fù)雜的手術(shù)方法圖，可供因?qū)嵺`期短、大手術(shù)機(jī)會(huì)少的青年醫(yī)生參考。

2.利用醫(yī)學(xué)地圖集

醫(yī)學(xué)地圖集主要可用來(lái)查找疾病的分布圖。例如欲查我國(guó)鼻咽癌的分布圖，即可利用《中華人民共和國(guó)惡性腫瘤地圖集》。

論文關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理圖像分割圖像配準(zhǔn)圖像融合紋理分析

論文摘要：隨著醫(yī)學(xué)成像和計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)的發(fā)展，從二維醫(yī)學(xué)圖像到三維可視化技術(shù)成為研究的熱點(diǎn)，本文介紹了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，對(duì)圖像分割、紋理分析、圖像配準(zhǔn)和圖像融合技術(shù)的現(xiàn)狀及其發(fā)展進(jìn)行了綜述。在比較各種技術(shù)在相關(guān)領(lǐng)域中應(yīng)用的基礎(chǔ)上，提出了醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展所面臨的相關(guān)問(wèn)題及其發(fā)展方向。

1．引言

近20多年來(lái)，醫(yī)學(xué)影像已成為醫(yī)學(xué)技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，其結(jié)果使臨床醫(yī)生對(duì)人體內(nèi)部病變部位的觀察更直接、更清晰，確診率也更高。20世紀(jì)70年代初，X-CT的發(fā)明曾引發(fā)了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的一場(chǎng)革命，與此同時(shí)，核磁共振成像象(MRI:MagneticResonanceImaging)、超聲成像、數(shù)字射線照相術(shù)、發(fā)射型計(jì)算機(jī)成像和核素成像等也逐步發(fā)展。計(jì)算機(jī)和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)作為這些成像技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)，帶動(dòng)著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)診斷正產(chǎn)生著深刻的變革。各種新的醫(yī)學(xué)成像方法的臨床應(yīng)用，使醫(yī)學(xué)診斷和治療技術(shù)取得了很大的進(jìn)展，同時(shí)將各種成像技術(shù)得到的信息進(jìn)行互補(bǔ)，也為臨床診斷及生物醫(yī)學(xué)研究提供了有力的科學(xué)依據(jù)。

在目前的影像醫(yī)療診斷中,主要是通過(guò)觀察一組二維切片圖象去發(fā)現(xiàn)病變體,往往需要借助醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來(lái)判定。至于準(zhǔn)確的確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀及與周?chē)锝M織的空間關(guān)系,僅通過(guò)觀察二維切片圖象是很難實(shí)現(xiàn)的。因此,利用計(jì)算機(jī)圖象處理技術(shù)對(duì)二維切片圖象進(jìn)行分析和處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)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(yī)生對(duì)病變體及其它感興趣的區(qū)域進(jìn)行定性甚至定量的分析,可以大大提高醫(yī)療診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。此外,它在醫(yī)療教學(xué)、手術(shù)規(guī)劃、手術(shù)仿真及各種醫(yī)學(xué)研究中也能起重要的輔助作用。

本文對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)中的圖像分割、紋理分析、圖像配準(zhǔn)和圖像融合技術(shù)的現(xiàn)狀及其發(fā)展進(jìn)行了綜述。

1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的概念

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)指的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），其是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)原理而構(gòu)建的一種新型智能信息處理系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。自上世紀(jì)40年代ANN概念的提出，發(fā)展至今日ANN已在諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用，在解剖學(xué)、生理學(xué)、社會(huì)學(xué)等研究中均有良好表現(xiàn)，隨著ANN技術(shù)的逐步開(kāi)發(fā)，其在臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也有所應(yīng)用，如疾病預(yù)報(bào)、方劑配伍、醫(yī)學(xué)圖像處理等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用為臨床醫(yī)學(xué)的研究與發(fā)展提供了一個(gè)新的平臺(tái)和方向。

2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

ANN是利用大量的簡(jiǎn)單基本元件（神經(jīng)元）聯(lián)結(jié)而成的自適應(yīng)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，雖然單個(gè)神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)、功能較為簡(jiǎn)單，但大量的神經(jīng)元組合后就具備了處理復(fù)雜信息的能力，從而能夠模仿人腦的部分結(jié)構(gòu)或功能，最終以人腦的邏輯完成信息的收集和處理。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)與其神經(jīng)元數(shù)量、結(jié)構(gòu)、單一神經(jīng)元功能有關(guān)，從整體上概括來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有以下特征與功能（不同類(lèi)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共同特征）。

2.1學(xué)習(xí)能力

學(xué)習(xí)能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特征，其具備一定程度的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能。在特定算法的影響下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)不斷運(yùn)算和識(shí)別某一信息來(lái)提高計(jì)算速度，慢慢積累并掌握各類(lèi)信息的特點(diǎn)、特征，從而大大提高識(shí)別準(zhǔn)確度。2.2存儲(chǔ)和聯(lián)想聯(lián)想存儲(chǔ)是一種特殊的思維邏輯模式，比如看到蘋(píng)果就會(huì)流口水，就是一種特定的聯(lián)想存儲(chǔ)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋機(jī)制就是基于聯(lián)想存儲(chǔ)功能實(shí)現(xiàn)。這種聯(lián)想存儲(chǔ)功能能夠快速實(shí)現(xiàn)圖像的對(duì)比和匹配，從而服務(wù)于臨床診斷。

摘要：超聲醫(yī)學(xué)規(guī)范化培訓(xùn)住院醫(yī)師在超聲診斷和報(bào)告書(shū)寫(xiě)中容易出現(xiàn)各種錯(cuò)誤，運(yùn)用超聲報(bào)告質(zhì)量評(píng)分系統(tǒng)對(duì)規(guī)陪醫(yī)師超聲報(bào)告進(jìn)行定期抽查和打分，進(jìn)行針對(duì)性的指導(dǎo)和培訓(xùn)，全面提升了超聲醫(yī)學(xué)規(guī)范化培訓(xùn)住院醫(yī)師的超聲診斷質(zhì)量和診斷水平。

關(guān)鍵詞：超聲；住院醫(yī)師；超聲報(bào)告

質(zhì)量控制評(píng)分系統(tǒng)住院醫(yī)師規(guī)范培訓(xùn)已在全國(guó)醫(yī)學(xué)院校陸續(xù)展開(kāi)，是醫(yī)學(xué)生畢業(yè)后教育的重要組成部分，也已經(jīng)培養(yǎng)出許多綜合素質(zhì)強(qiáng)、臨床技能優(yōu)秀的住院醫(yī)師，住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)政策的積極作用已初現(xiàn)端倪[1]。超聲醫(yī)學(xué)科輪轉(zhuǎn)實(shí)踐是住院醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn)中不可忽視的一大環(huán)節(jié)，無(wú)論是醫(yī)學(xué)影像專(zhuān)業(yè)的住院醫(yī)師還是臨床專(zhuān)業(yè)的專(zhuān)業(yè)醫(yī)師都應(yīng)當(dāng)具備超聲醫(yī)學(xué)科輪轉(zhuǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

一、超聲醫(yī)學(xué)規(guī)范化培訓(xùn)住院醫(yī)師超聲診斷和報(bào)告書(shū)寫(xiě)中的常見(jiàn)問(wèn)題

我們將我院超聲醫(yī)學(xué)科2016年9月—2017年8月期間的超聲報(bào)告及臨床診斷、復(fù)查對(duì)比及穿刺或手術(shù)病理結(jié)果隨訪并進(jìn)行歸納整理，發(fā)現(xiàn)超聲醫(yī)學(xué)規(guī)范化培訓(xùn)住院醫(yī)師在超聲診斷操作和報(bào)告書(shū)寫(xiě)中的常見(jiàn)問(wèn)題可分為以下幾個(gè)方面：（1）未仔細(xì)核對(duì)檢查申請(qǐng)單，致病人信息不一致或檢查部位錯(cuò)誤，導(dǎo)致較嚴(yán)重錯(cuò)誤。（2）超聲報(bào)告書(shū)寫(xiě)不規(guī)范，不符合超聲基本術(shù)語(yǔ)要求，或誤用放射診斷術(shù)語(yǔ)描述超聲圖像。（3）報(bào)告書(shū)寫(xiě)不認(rèn)真，將某些臟器如膽囊、腎臟、甲狀腺等已手術(shù)切除者，仍在報(bào)告中按正常器官描述。（4）圖像存儲(chǔ)數(shù)量偏少，未留存重要陽(yáng)性或陰性圖像致漏診或錯(cuò)診發(fā)生。（5）儀器調(diào)節(jié)不正確致使留圖不標(biāo)準(zhǔn)美觀，或診斷及測(cè)量結(jié)果出現(xiàn)偏差。（6）報(bào)告錯(cuò)別字較多，測(cè)量單位書(shū)寫(xiě)錯(cuò)誤，致使語(yǔ)句不通順或前后不符，甚至導(dǎo)致臨床醫(yī)生對(duì)病情判斷出現(xiàn)較大出入。

二、原因分析