醫學圖像處理技術新進展
陳 浩1 ,李本富2 (第一軍醫大學:1 醫工系計算機教研
室,2 基礎部心電研究中心,廣東廣州,510515)
收稿日期:2003206223 ; 修回日期:2003209219
通訊作者:李本富. Tel. (020) 61648233 Email. libenfu @21cn. com
作者簡介:陳 浩(19572) ,男(漢族) ,遼寧省撫順市人. 碩士,副教
授. Tel. (020) 61648281 Email. camelch @fimmu. com
【摘 要】分析了醫學圖像處理技術的最新進展,介紹了目前
國內在三維醫學圖像的可視化和基于PACS 的醫學圖像壓縮
在醫學圖像處理方面的進展. 在分析研究各種技術在相關領
域中應用的基礎上,提出了醫學圖像處理技術發展所面臨的
相關問題及其發展方向.
【關鍵詞】醫學圖像處理;可視化;圖像分割;圖像匹配;圖像
融合;圖像存檔通信系統
【中圖號】TP391 ;R318. 5 【文獻標識碼】A
0 引言 近20 多年來,醫學影像已成為醫學技術中發展最快的
領域之一,使臨床醫生對人體內部病變部位的觀察更直接、更清
晰,確診率也更高. 20 世紀70 年代初,X2CT 的發明曾引發了醫
學影像領域的一場革命,與此同時,核共振成像、超聲成像、數字
射線照相術、發射型計算機成像和核素成像等也逐步發展. 計算
機和醫學圖像處理技術作為這些成像技術的發展基礎,帶動著現
代醫學診斷正產生著深刻的變革.
1 醫學圖像處理技術 醫學圖像處理技術包括很多方面,我們
主要介紹分析圖像分割、圖像配準和融合以及偽彩色處理技術和
紋理分析在醫學領域的應用和發展.
圖像分割就是把圖像中具有特殊涵義的不同區域分開來,這
些區域使互不相交的每1 個區域都滿足特定區域的一致性. 它
是圖像處理與圖像分析中的一個經典問題. 圖像分割技術發展
至今,已在灰度閾值分割法、邊緣檢測分割法、區域跟蹤分割法的
基礎上結合特定的理論工具有了更進一步的發展. 比如基于三
維可視化系統結合Fast Marching 算法和Watershed 變換的醫學圖
像分割方法,能得到快速、準確的分割結果[1] .
圖像分割同時又是進行三維重建的基礎,分割的效果直接影
響到三維重建后模型的精確性,分割可以幫助醫生將感興趣的物
體(病變組織等)提取出來,幫助醫生能夠對病變組織進行定性及
定量的分析,從而提高醫生診斷的準確性和科學性[2] .
醫學圖像配準是通過尋找某種空間變換,使兩幅圖像的對應
點達到空間位置和解剖結構上的完全一致. 要求配準的結構能
使兩幅圖像上所有的解剖點,或至少是所有具有診斷意義以及手
術區域的點都達到匹配[3] . 目前醫學圖像配準方法有基于外部
特征的圖像配準(有框架)和基于圖像內部特征的圖像配準(無框
架)兩種方法. 后者由于其無創性和可回溯性,已成為配準算法
的研究中心. 基于互信息的彈性形變模型也逐漸成為研究熱
點[4] .
圖像配準是圖像融合的前提,是公認難度較大的圖像處
理技術,也是決定醫學圖像融合技術發展的關鍵技術. 近年
來國外在圖像配準方面研究很多,如幾何矩的配準、利用圖像
的相關系數、樣條插值等多項式變換對圖像進行配準. 國內
研究人員也提出了一些相應的算法:一致圖像配準方法、金字
塔式多層次圖像配準方法、基于互信息的方法[5 ] . 在努力提
高配準精度的同時,目前提出的多種方法都力求整個過程自
動化,其結果導致實現算法的過程復雜而耗費時間,文獻[ 3 ]
已進行研究.
不同的醫學圖像提供了相關臟器的不同信息,圖像融合
的潛力在于綜合處理應用這些成像設備所得信息以獲得新的
有助于臨床診斷的信息. 利用可視化軟件,對多種模態的圖
像進行圖像融合,可以準確地確定病變體的空間位置、大小、
幾何形狀及它與周圍生物組織之間的空間關系,從而及時高
效地診斷疾病,也可以用在手術計劃的制定、病理變化的跟
蹤、治療效果的評價等方面. 在放療中,利用MR 圖像勾勒畫
出腫瘤的輪廓線,也就是描述腫瘤的大小;利用CT 圖像計算
出放射劑量的大小以及劑量的分布,以便修正治療方案. 在
制定手術方案時,對病變與周圍組織關系的了解是手術成功
與否的關鍵,所以CT 與MR 圖像的融合為外科手術提供有
利的佐證,甚至為進一步研究腫瘤的生長發育過程及早期診
斷提供新的契機. 在CT 成像中,由于骨組織對X 線有較大的
吸收系數,因此對骨組織很敏感;而在MR 成像中,骨組織含
有較低的質子密度,所以MR 對骨組織和鈣化點信號較弱,融
合后的圖像對病變的定性、定位有很大的幫助[6 ] . 由于不同
醫學成像設備的成像機制 |
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