醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)新進(jìn)展
陳 浩1 ,李本富2 (第一軍醫(yī)大學(xué):1 醫(yī)工系計(jì)算機(jī)教研
室,2 基礎(chǔ)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(jiǎn)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(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的最新進(jìn)展,介紹了目前
國內(nèi)在三維醫(yī)學(xué)圖像的可視化和基于PACS 的醫(yī)學(xué)圖像壓縮
在醫(yī)學(xué)圖像處理方面的進(jìn)展. 在分析研究各種技術(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)問題及其發(fā)展方向.
【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)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(tǒng)
【中圖號(hào)】TP391 ;R318. 5 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A
0 引言 近20 多年來,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,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,X2CT 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),核共振成像、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.
1 醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù) 醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)包括很多方面,我們
主要介紹分析圖像分割、圖像配準(zhǔn)和融合以及偽彩色處理技術(shù)和
紋理分析在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展.
圖像分割就是把圖像中具有特殊涵義的不同區(qū)域分開來,這
些區(qū)域使互不相交的每1 個(gè)區(qū)域都滿足特定區(qū)域的一致性. 它
是圖像處理與圖像分析中的一個(gè)經(jīng)典問題. 圖像分割技術(shù)發(fā)展
至今,已在灰度閾值分割法、邊緣檢測(cè)分割法、區(qū)域跟蹤分割法的
基礎(chǔ)上結(jié)合特定的理論工具有了更進(jìn)一步的發(fā)展. 比如基于三
維可視化系統(tǒng)結(jié)合Fast Marching 算法和Watershed 變換的醫(yī)學(xué)圖
像分割方法,能得到快速、準(zhǔn)確的分割結(jié)果[1] .
圖像分割同時(shí)又是進(jìn)行三維重建的基礎(chǔ),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(yī)生將感興趣的物
體(病變組織等)提取出來,幫助醫(yī)生能夠?qū)Σ∽兘M織進(jìn)行定性及
定量的分析,從而提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性和科學(xué)性[2] .
醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是通過尋找某種空間變換,使兩幅圖像的對(duì)應(yīng)
點(diǎn)達(dá)到空間位置和解剖結(jié)構(gòu)上的完全一致. 要求配準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)能
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以及手
術(shù)區(qū)域的點(diǎn)都達(dá)到匹配[3] . 目前醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)方法有基于外部
特征的圖像配準(zhǔn)(有框架)和基于圖像內(nèi)部特征的圖像配準(zhǔn)(無框
架)兩種方法. 后者由于其無創(chuàng)性和可回溯性,已成為配準(zhǔn)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(diǎn)[4] .
圖像配準(zhǔn)是圖像融合的前提,是公認(rèn)難度較大的圖像處
理技術(shù),也是決定醫(yī)學(xué)圖像融合技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù). 近年
來國外在圖像配準(zhǔn)方面研究很多,如幾何矩的配準(zhǔn)、利用圖像
的相關(guān)系數(shù)、樣條插值等多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn). 國內(nèi)
研究人員也提出了一些相應(yīng)的算法:一致圖像配準(zhǔn)方法、金字
塔式多層次圖像配準(zhǔn)方法、基于互信息的方法[5 ] . 在努力提
高配準(zhǔn)精度的同時(shí),目前提出的多種方法都力求整個(gè)過程自
動(dòng)化,其結(jié)果導(dǎo)致實(shí)現(xiàn)算法的過程復(fù)雜而耗費(fèi)時(shí)間,文獻(xiàn)[ 3 ]
已進(jìn)行研究.
不同的醫(yī)學(xué)圖像提供了相關(guān)臟器的不同信息,圖像融合
的潛力在于綜合處理應(yīng)用這些成像設(shè)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(duì)多種模態(tài)的圖
像進(jìn)行圖像融合,可以準(zhǔn)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(guān)系,從而及時(shí)高
效地診斷疾病,也可以用在手術(shù)計(jì)劃的制定、病理變化的跟
蹤、治療效果的評(píng)價(jià)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(jì)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(shù)方案時(shí),對(duì)病變與周圍組織關(guān)系的了解是手術(shù)成功
與否的關(guān)鍵,所以CT 與MR 圖像的融合為外科手術(shù)提供有
利的佐證,甚至為進(jìn)一步研究腫瘤的生長(zhǎng)發(fā)育過程及早期診
斷提供新的契機(jī). 在CT 成像中,由于骨組織對(duì)X 線有較大的
吸收系數(shù),因此對(duì)骨組織很敏感;而在MR 成像中,骨組織含
有較低的質(zhì)子密度,所以MR 對(duì)骨組織和鈣化點(diǎn)信號(hào)較弱,融
合后的圖像對(duì)病變的定性、定位有很大的幫助[6 ] . 由于不同
醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的成像機(jī)制 |
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