医学图像处理论文:医学图像处理教学经验分析

1结合学科专业特点精选教学内容

我们开设的《医学图像处理》课程是以《数字图像处理》为基础，结合医学院校的特点和教学要求进行课程设计J。《医学图像处理》作为一门医科院校的工科课程，有其自身的优势和劣势。优势在于医科院校有大量的医学图像资源及相关科研项目，便于根据临床和科研实际要求，进行动手操作，通过理论联系实际的方式增加学员学习热情。劣势在于医科院校相关工科课程开设不足，学员基础理论知识存在脱节的现象，不够扎实牢固，在听课过程中遇到困难后容易失去学习兴趣，从而导致不能很好地掌握相关知识。另外，由于医学图像处理技术涉及面很广、学习内容繁多，要求学员在短时间内掌握医学图像处理具有一定难度。对于实验技术专业的学员，我们要求学员通过对本课程的学习能够掌握医学数字图像处理的基本概念、方法及原理，重点讲解图像的运算、图像灰度变换、直方图处理、图像的空域增强及频域增强等内容；对于生物医学工程专业的学员则适当增加课程难度，重点讲授医学图像增强、医学图像分割、医学图像配准等知识，并适当增加图像复原、图像压缩编码、形态学处理等内容。

2教学案例充分利用多媒体教学优势

通过具体的医学图像实例进行直观生动的课堂演示，可以提高学员的学习兴趣，让学员积极参与到教学过程中来，成为教学中的主体。比如讲解图像灰度变换时以CT开窗技术为实例，讲解图像代数运算时以数字减影、精子细胞活动度检测等为实例。教学案例的选择要结合实际，除了让学员掌握理论外，还要让他们知道学到的知识可以用到什么方面、怎么用。图像处理课程涉及面广、跨度大、内容多，且具有较强的工程性，因此在教与学上都存在一定难度。由于图像处理课程的实例较多，可演示性好，因此可充分利用多媒体技术来进行教学。多媒体教学具有图文并茂、知识密集、动态显示等优点，能向学员传输大量的信息J。在医学图像处理课程中讲述的算法较多，但这些算法最终都要在计算机上实现，并且图像处理算法中的参数选择不同，处理的效果也不同，因此图像处理课程教学不能脱离计算机。通过引入Matlab、Photoshop等软件讲述算法流程、算法的具体实现及处理结果。

3注重实践教学培养学员的动手能力

医学图像处理课程要特别注重实践环节，要科学合理地安排实验内容、实验时间与实验工具。实验内容的选择要与课堂上讲授的理论知识紧密相连，以加深学员对理论的理解。为了使学员在学习医学图像处理基本原理的同时尽快掌握典型算法，我们要求学员采用Matlab语言进行编程。因为Matlab只有一种数据类型，一种标准的输入输出语句，不用指针、不需编译，还具有强大而简易的绘图功能。利用Matlab图像处理工具箱在数学运算和算法验证上的优势，结合教学实际，使学员在学习和实践中充分体验医学图像处理的内涵和魅力。我们根据教学大纲的要求，从实验学时数(20个学时)出发，设计了一系列的实验，这些实验由易到难，同时兼顾了学员理解医学图像处理基本概念和自己动手设计算法的要求。实验包括图像的直方图均衡、图像的基本灰度变换、采用求和取平均的办法对噪声图像进行增强、空域平滑滤波器、空间锐化滤波器、图像的频率域滤波(低通、高通、同态滤波)等，基本覆盖了教学大纲的内容。总之，医学图像处理技术在课程体系的设计上，紧紧抓住理论与实践并重的原则，在课程教学中注重教学内容的可实践性及学员的参与性，尽量体现教与学的趣味性。实践证明，这种教学方法可以有效提高学员各方面的素质，有助于生物医学工程等专业学员更好地掌握医学图像处理的基础理论和基本技能，从而培养出高素质的复合型人才。

医学图像处理论文:医学图像处理技术分析

1医学图像处理技术

医学图像处理技术包括很多方面，本文主要介绍分析图像分割、图像配准和融合以及伪彩色处理技术和纹理分析在医学领域的应用和发展。图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来，这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。目前针对各种具体问题已经提出了许多不同的图像分割算法,对图像分割的效果也有很好的分析结论。但是由于图像分割问题所面向领域的特殊性，至尽尚未得到圆满的、具有普适性的解决方法[2]。

图像分割技术发展至今，已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。比如基于三维可视化系统结合FastMarching算法和Watershed变换的医学图像分割方法,能得到快速、的分割结果[3]。图像分割同时又是进行三维重建的基础，分割的效果直接影响到三维重建后模型的性，分割可以帮助医生将感兴趣的物体(病变组织等)提取出来，帮助医生能够对病变组织进行定性及定量的分析，从而提高医生诊断的性和科学性[4]。

如何使多次成像或多种成像设备的信息得到综合利用，弥补信息不完整、部分信息不或不确定引起的缺陷，使临床的诊断治疗、放疗定位、计划设计、外科手术和疗效评估更，已成为医学图像处理急需解决的重要课题。医学图像配准是通过寻找某种空间变换，使两幅图像的对应点达到空间位置和解剖结构上的一致。要求配准的结构能使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义以及手术区域的点都达到匹配[5]。目前医学图像配准方法有基于外部特征的图像配准(有框架)和基于图像内部特征的图像配准(无框架)两种方法。后者由于其无创性和可回溯性，已成为配准算法的研究中心。基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点。

互信息是统计两个随机变量相关性的测度，以互信息作为两幅图像相似性测度进行配准基于如下原理：当两幅基于共同的解剖结构的图像达到配准时，它们对应的图像特征的互信息应为较大[6]。图像配准是图像融合的前提，是公认难度较大的图像处理技术，也是决定医学图像融合技术发展的关键技术。近年来国外在图像配准方面研究很多，如几何矩的配准、利用图像的相关系数、样条插值等多项式变换对图像进行配准。国内研究人员也提出了一些相应的算法：对于两幅图像共同来估计其正反变换的一种新的图像配准方法，称为一致图像配准方法；采用金字塔式分割，进行多栅格和多分辨率的图像配准，称为金字塔式多层次图像配准方法；为了提高CT、MRI、PET多模态医学图像的三维配准、融合的精度，还可以采用基于互信息的方法[7]。

在图像配准方面，在努力提高配准精度的同时，目前提出的多种方法都尽量避免人工介入，力求整个过程自动化，其结果导致实现算法的过程复杂而耗费时间，文献[5]已进行研究，试图实现基于人机交互的快速图像配准策略,同时根据图像的不同成像模式选择合适的配准测度也十分重要。不同的医学图像提供了相关脏器的不同信息，图像融合的潜力在于综合处理应用这些成像设备所得信息以获得新的有助于临床诊断的信息。利用可视化软件，对多种模态的图像进行图像融合，可以地确定病变体的空间位置、大小、几何形状及它与周围生物组织之间的空间关系，从而及时高效地诊断疾病，也可以用在手术计划的制定、病理变化的跟踪、治疗效果的评价等方面。在放疗中，利用MR图像勾勒画出肿瘤的轮廓线，也就是描述肿瘤的大小；利用CT图像计算出放射剂量的大小以及剂量的分布，以便修正治疗方案。

在制定手术方案时，对病变与周围组织关系的了解是手术成功与否的关键，所以CT与MR图像的融合为外科手术提供有利的佐证，甚至为进一步研究肿瘤的生长发育过程及早期诊断提供新的契机。在CT成像中，由于骨组织对X线有较大的吸收系数，因此对骨组织很敏感；而在MR成像中，骨组织含有较低的质子密度，所以MR对骨组织和钙化点信号较弱，融合后的图像对病变的定性、定位有很大的帮助[8]。由于不同医学成像设备的成像机理不同，其图像质量、空间与时间特性有很大差别。因此，实现医学图像的融合、图像数据转换、图像数据相关、图像数据库和数据理解都是亟待解决的关键技术[9]。对一幅黑白图像，人眼一般只能辨别出4到5比特的灰度级别，而人眼能辨别出上千种不同的颜色。针对这一特点，人们往往将黑白图像经过处理变为彩色图像，充分发挥人眼对彩色的视觉能力，从而使观察者能从图像中取得更多的信息，这就是伪彩色图像处理技术。

医学图像大多是黑白图像，如X、CT、MRI、B超图像等。经过伪彩色处理技术，即密度分割技术，提高了对图像特征的识别。通过临床研究对X线图片、CT图片、MRI图片、B超图片、电镜图片均进行了伪彩色技术的尝试，取得了良好的效果，部分图片经过处理后可以显现隐性病灶。例如对X线图片，在乳腺照影中伪彩色处理能鉴别囊性病、良性和恶性肿瘤，同样，钡餐照影图片和各种X线图片也得到良好的诊断效果[10]。纹理是人类视觉的一个重要组成部分，迄今为止还难以适当地为纹理建模。为此有关专家进行了大量的探索研究，但未能获得有关纹理的分析、分类、分割及其综合的有效解释[11]。

有研究针对肝脏疾病难以根除、危害面广的问题，采用灰度梯度共生矩阵的方法，分别提取纤维化肝组织和正常肝组织的CT图像的纹理特征，提出了基于灰度梯度共生矩阵的小梯度优势、灰度均方差、灰度熵等参数作为图像的纹理特征量。通过选取的纹理参数，可以看到正常组和异常组之间存在显著性差异，为纤维化CT图像临床诊断提供了依据[12]。

2三维医学图像的可视化

三维医学图像的可视化通常是利用人类的视觉特性，通过计算机对二维数字断层图像序列形成的三维体数据进行处理，使其变换为具有直观立体效果的图像来展示人体组织的三维形态。三维医学图像可视化技术通常分为面绘制和体绘制两种方法。体绘制技术的中心思想是为每一个体素指定一个不透明度，并考虑每一个体素对光线的透度、发射和反射作用。医学数据的可视化，已成为数据可视化领域中最为活跃的研究领域之一。实现三维数据可视化的方法很多，空间域方法的典型算法包括：射线投射法、足迹法、剪切－曲变法(目前被认为是一种速度最快的体绘制算法)等；变换域方法的典型算法有频域体绘制法和基于小波的体绘制法，其中小波的体绘制技术显现出较好的前景[13]。

以上可以利用的三维可视化软件有AVS、Analyze、amira、3Dslicer等，其中Analyze是专为生物医学图像的研究而开发的图像可视化软件。利用二维断层数据进行三维重建，可以更为直观地显示人体器官的各个解剖结构的形态及它们之间的毗邻关系，为基础研究和手术规划及手术过程模拟提供参考。鼻部是人体内解剖结构比较复杂的部位之一，可以利用3DSlicer来尝试实现鼻部部分解剖结构的三维可视化，以此为可视化虚拟人体模型的建立探索一种的重建方法和显示手段，同时也可为医疗工作者提供更为细致、和快捷的观察方案[14]。

随着互联网技术不断发展，跨越空间限制的远程虚拟现实技术已经逐步成为可能。基于虚拟现实技术利用美国国家医学图书馆VHP(VisibleHumanProject)完整数据重建可视人体，综合VTK、VRML、OperGL等可视化平台的优势，采用三维互动、空间电磁定位、立体视觉等虚拟现实技术，实现了全数字可拆装人体骨骼的本地和远程互动学习。三维虚拟现实让“遨游”人体世界成为可能，可以呈现一个物理上并不存在但又实实在在“看得见”、“摸得着”的“真实”人体，使用者可以无数次地“解剖”这个虚拟人以了解人体的结构[15]。在临床方面，提出了一种用AVS/Express开发的基于PC的LeFortI手术模型系统原型。

利用AVS/Express大量预制的可视化编程对象模块，快速构建系统的结构框架和功能模块，生成的原型能对以DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)格式存储的颅颌面CT序列断层图像进行预处理，并进行三维重建，在交互式操作环境中，显示颅颌面各种组织的解剖结构，进行相应的三维测量，模拟LeFortI手术的截骨头，对截骨段实行任意的平移颌旋转[16]。

在体视化方面一直致力于提高重建速度(实时显示利于交互操作)，使重建效果理想，减少冗余信息及存储空间。具体需要考虑：1)不数据提出一个足够的数据提取方案2)什么算法能够快速地实现图像重建。人体器官是一个高精度庞大的结构，所建模型还应考虑临床实用方面的因素以及某些特殊部位的个体差异，针对不同的生理组织应采用不同的分割方法[17]。3针对PACS的图像压缩PACS(PictureArchivingandCommunicationSystem，图像存档及通信系统)是近年来国内外新兴的医学影像信息技术，是专门为医学图像管理而设计的，包括图像获取、处理、存储、显示或打印的软硬件系统，是医学影像、数字化图像技术、计算机技术和网络通信技术相结合的产物。显然，计算机网络是PACS的重要组成部分，它负责提供底层图像传输服务，是PACS的软硬件基础，正是通过各个层次的网络才将PACS中的图像获取、存储显示以及医疗数据的管理等单元连为一体，使之形成一个统一、高性能的系统。

PACS需要解决数据传输和图像存储的问题，如何利用有限的存储空间存储更多的图像，医学图像压缩是关键的技术之一。医学图像数据量是非常惊人的，建立PACS的许多技术困难都与之有关，如图像的存储、传输、显示等。从图像压缩还原的角度出发，图像压缩方法可分为无损压缩和有损压缩两大类，常用的无损压缩方法有差分脉冲预测编码、多级内插方法等。常用的有损压缩方法有离散余弦变换(DCT)、全帧离散余弦变换、重叠正交变换(LOT)、自适应预测编码和神经网络法等，近年来又出现了分形和小波变换编码[18]。如何对医学图像进行压缩，是近年来图像处理技术中的一个重点研究的问题[19]。

医学图像的压缩无疑是减低应用系统成本，提高网络传输效率，减少存储空间的一个重要途径。DICOM作为医学图像与通信的重要标准，加入了对图像压缩算法的支持。目前DICOM正在研究对近期的压缩标准JPEG2000支持的可能性。随着新一代静态图像压缩标准JPEG2000的发展，小波理论在这个领域成为研究的热点，在这方面文献[20]提出了面向任务的医学图像压缩的概念。医学图像是医学诊断和疾病治疗的重要根据，在临床上具有非常重要的应用价值。确保医学图像压缩后的高保真度是医学图像压缩首要考虑的因素，现在医学图像上常常采用无损压缩，因为它能够地还原原图像。但是无损图像压缩的压缩比很低，一般为2~4；而有损图像压缩的压缩比可以高达50，甚至更高。

所以将这两种压缩方法在保障使用要求的基础上结合起来，在获取高的压缩质量的前提下提高压缩比。因此，医学图像被人为地划分为两个区域：1)包含重要诊断信息的区域，其错误描述的代价非常高，所以此感兴趣区域(ROIRegionofInterest)需要高重构质量的压缩方案；2)非感兴趣区域则要求达到尽可能高的压缩比,即需要在某一框架下将无损压缩与有损压缩统一起来，这也是目前医学图像研究领域的一个热点。我们的工作就集中在小波理论框架下实现面向任务的医学图像压缩,由于并非所有的小波基都适合于分解图像，所以前期工作的重点在MATLAB的仿真上，考虑到部分所选医学图像的ROI区域和非ROI区域的对比度不很理想的情况，图像分割的算法是考虑的一个方面。

压缩比方面在满足一般性的图像条件下针对某些特殊图像也会有相应的考虑，目前的工作是在VC平台下实现面向任务的医学图像压缩。在医学图像压缩方面，许多学者结合模式识别、计算机视觉、神经网络理论、小波变换和分形理论等探索图像编码的新途径，同时人的视觉生理心理特性的研究成果也开拓了人们的视野，给从事图像编码技术研究的学者带来了新的启迪。但随着网络技术在医学领域的广泛应用，更加细致的要求也逐渐被提出来了。

4结束语

随着远程医疗技术的蓬勃发展，对医学图像处理提出的要求也越来越高。以“千禧年的技术挑战和全球机遇”为主题的IEEE生物医学信息学和生物医学工程学(BIBE)国际会议的一个重要议题就是“多媒体、虚拟现实、可视化、高级图像处理和机器人在医学中的应用”。医学图像处理技术发展至今，各个学科的交叉渗透已是发展的必然趋势，其中还有很多亟待解决的问题。有效地提高医学图像处理技术的水平，与多学科理论的交叉融合、医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。总之，医学图像作为提升现代医疗诊断水平的有力依据，使实施风险低、创伤性小的化疗、手术方案成为可能，必将在医药信息研究领域受到更多的关注[21]。

医学图像处理论文:VBAI图像处理生物医学论文

1应用于微球内外径等尺度指标的自动测定

将微球投入溶液中，使其分布较均匀，并置于显微镜下观察，得到清晰的微球显微图像。根据我们先前的工作，通过测定微球的外径D以及其在溶液中所成像的黑环内径的d，可以根据有关理论方程来确定微球或其周边介质的折射率。因此，需要测定D与d。下面介绍我们用VBAI编写的程序如何实现对微球像D与d的智能自动测定。进入VBAI的InspectionState编辑窗口，可以编辑整个程序的主要过程。我们的设计是:先在“Inspect”过程中对图像进行预处理并找到物体，得到物体个数;然后在“GOON?”过程中判断检测到几个物体，是否已经检测部物体;随后在“Measure”过程中对当前序号的物体进行检测。进入每个过程进行具体步骤的编辑，只需双击右侧工具中的相应操作，就可以将该操作加入程序中，在属性窗口中对操作的各项参数进行设定。在“Inspection”过程中，我们首先打开图片，选中循环取图将依次获取目标文件夹中的每个图像文件。如要测量真实尺寸，则要对图像进行标定，VBAI中Calibrateimage有多种方式。通常实验室显微镜采用显微标尺进行标定，选择及时种模式，导入显微标尺的图像，标定完成后生成标定文件，检测时自动读取。

接着我们对图像进行预处理，这将打开visionassistant窗口，可对图像进行LUT变换、滤波、分割、形态学变换等多项操作，在本实例中将图像处理为适合寻找物体的二值化图像。然后对处理过的二值化图片进行DetectObjects操作，得到物体数列。SelectImage操作将原图像读入，代替处理过的二值化图像，为下一步检测做准备。SetVariable的操作是将DetectObjects操作中检测到的物体个数存入代表剩余物体数的X。“GOON?”过程中没有图像处理的具体操作，只在InspectionState编辑中有一个判断，在指向end的箭头定出编辑走向end的条件，为剩余物体数X＜1，当X≥1时将执行默认箭头，走向“Measure”过程。“Measure”过程中，首先IndexMeasurements读取之前DetectObjects中检测得到的物体数列的的第X个物体。接着，要设置程序可以根据物体的位置、大小等自动建立相应的ROI，即检测区域，由于要进行微球图像直径的检测，因此区域类型选择圆环形。然后就可以在检测区域内进行圆的直径检测了，利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到这一点。在直径检测中，程序在检测区域内沿径向生成一系列的检测线，曲线为沿检测线方向上灰度值变化曲线的一次导数曲线，反映了灰度值的变化速率，负数部分对应图像由亮变暗，正数部分对应图像由暗变亮，极值处即变化速率最快处，也就是边缘所在位置。曲线上方的参数设定包括判断边缘的阈值，平滑算子的大小，取样宽度，每条检测线之间的间隔等。由于是根据拟合出的曲线确定边缘位置，因此可以超越像素的限制，实现亚像素等级的超分辨率度。

检测程序首先得到每条检测线上的边缘点位置，再根据所有边缘点拟合出圆形边界，计算出直径数值，程序中给出到0．01个像素的结果。结果的稳定性还要取决于拍摄环境、光照、相机稳定性等。图像中微球边缘的黑环是由于光线折射造成的，根据我们先前工作，证明其粗细与微球与溶液的折射率比值成一定比例关系。因此，程序中通过分别测量各微球的D与d，调整FindCircularEdge操作中搜寻方向、边缘种类等参数可以搜寻到内径圆和外径圆。在测定D与d值后，可自动根据我们先前工作导出的方程式，给出微球的折射率或是其周边介质的折射率。Calculator是界面类似LabVIEW图像化编程工具的一项功能，可以由用户自己选择输入输出量、制定复杂的运算程序等，本实例中为利用文献的方程式计算出微球的折射率。DataLogging可以选择需要记录的数据写入指定的txt或csv文件，以便后续的数据分析统计。SetVariable将变量X减1。VBAI应用编写完成后可作为专用的检测软件使用，处理图片时将需要分析的图像放在同一目录下，进入VBAI文件，指定该路径，点击RunInspectioninLoop，就可以自动完成所以图片的分析，并得到记录有数据的txt或csv文件。这样生成的检测程序智能、客观、、快速，实现了图像中微球的识别寻位、移动ROI建立、两个直径的测量、折射率计算、数据保存等操作的自动化运行。而且整个操作与运算排除了人为操作中的主观性因素，精度亦达到亚像素水平，平均单个微球的测量时间仅需0．20s。为了检验其测定的性，在对拍摄系统和环境进行标定和控制之后，选择合适的微球作为检测对象进行多次检测。同时，用以往常用的油浸法对微球折射率作对照测定，测得的折射率与本VBAI生成系统测定结果高度吻合，说明VBAI检测程序的测量性可重复性较高。

2应用于细胞检测

2．1背景

细胞是生物医学研究的重要对象之一，通过分析细胞的显微图像我们可以得到很多有用的信息。红细胞是人类血液中存在的主要细胞，一直是研究的热点。正常的红细胞呈双凹圆盘状，而衰老和不健康的红细胞会呈棘形、双凹消失等不规则的形态。通过观察与分析显微图像中红细胞的形态可以评价其健康程度。所以这里以红细胞为例说明如何采用VBAI编写适合于进行细胞图像分析的技术过程。

2．2方法

将红细胞悬浮于缓冲液中，置于显微镜下观察，利用数码CCD摄像头拍摄下细胞的图像。检测程序上需要先寻找到各个细胞，再对每个细胞进行检测，与微球检测的过程类似，程序总体设计上依然可以利用上节中微球的检测程序的设计，但需要根据有关图像处理分析的内容更改具体的图像处理分析操作。在图像预处理操作中需要将原始图像处理为适合物体识别的二值化图像，利用VisionAssistant，先对图像转灰度图像、适当的LUT处理，在分割处理上，由于细胞边缘处明暗对比较大，边缘锐利，因此选用基于移动窗口分割的算法可以较容易地找到边缘。通过实验比较证明，选用Backgroundcorrection分割，可综合局部和全局的灰度变化信息。分割移动窗口大小设置为边长接近细胞边缘宽度2倍的正方形最为合适。分割完成后再对二值图像进行一定的形态学变换操作，将边缘尽量变得闭合并填充孔洞。进行DetectObjects操。接着将对细胞形态进行分析。首先根据DetectObjects操作中所检测到的物体列表，对每个细胞进行检测区域的建立，即设置ROI。然后依然使用FindCircularEdge操作，在该操作中调整参数，使得检测线能较的发现边缘。该操作完成后，将输出一项名为Deviation的参数，该参数代表了细胞边缘与标准圆的标准偏差。同时该操作还可以得到细胞直径等相关的信息。将Deviation除以直径后可以得到细胞边缘与标准圆的相对标准偏差，由于健康红细胞的图像是近似圆形的，因此Deviation参数可以一定程度上反映红细胞的健康程度。将实验中拍摄到的采用不同保存格式、保存不同天数的红细胞图片归类，用VBAI程序进行分析，结果保存在csv文件中。为较健康的细胞，图像中细胞外轮廓近似圆形，Deviation/R=1．2‰;为发生了一定形变的细胞，Deviation/R=3．2‰为严重变形的棘形细胞，Deviation/R=7．3‰。随着细胞变形程度加重，细胞的相对标准偏差值也随之增加。通过软件分析的优势在于:可以客观而定量地给出每个细胞的变形程度;可以快速自动地分析大量的图片，得到大量的数据，并对数据进行后续的统计处理，具有统计学意义。除此之外，还可以获得细胞的大小信息，通过视野内细胞个数，得到细胞分布密度信息等。

3应用于图像的改善

3．1背景

某些生物医学样品的显微图像，由于各种原因，其清晰度与对比度都不能满意，对此，也可以运用VBAI的图像处理的方式对图像进行改善。下面介绍花粉孢子断层扫描图像中噪音及对比度不理想的断层图作改善的技术过程。

3．2方法

首先对整幅图像中的噪杂进行去除，通常改善的方法有空域滤波和频域滤波，两种方法都可通过VisionAssistant中的算法实现。其中空域滤波的算子较多，功能更加丰富。不仅提供了低通、高通等10多种算子、每种算子3×3，5×5，7×7三种尺寸，还可以由用户自定义算子以满足特殊需要。整幅图像改善完成后对左右对比度及清晰度不理想的花粉孢子断层图像进行增强，首先建立一覆盖中央花粉孢子像的区域，使用一可旋转的长方形区域，长方形的方向与左右像平移的方向垂直，宽度等于左右像平移的距离。接着利用Calculator操作计算图11(a)左右像的位置。输入中央像的中心点(X0，Y0)、角度α和平移距离L，则左像、右像中心点(X1，Y1)，(X2，Y2)分别为:X1=X0+L•cosαY1=Y0－L•sinαX2=X0－L•cosαY2=Y0+L•sinα以此为中心点坐标参数，长宽与角度参数使用中央区域的长宽与角度，分别建立覆盖左右像的区域，使用VisionAssistant对左右区域内的图像进行对比度、明暗度的调整增强。得到处理后的图像，三个层面的图像的对比度基本相同。利用VBAI对图像进行处理与改善，不仅功能丰富，适用性强，且操作简单，易于掌握，程序建立完成后还可以快速的对其他同类图片进行处理，大大节省了时间。

4结语

使用VBAI创建图像分析处理程序，可对各种生物医学对象进行分析和检测，可对图像进行处理与改善，其优势在于:

(1)相比起人眼观测和手动测量，本方法能够提供客观和量化的数据，可快速对大量图像进行自动分析并保存检测结果。

(2)相比起通用化的测量分析软件，本方法针对性强，针对各种特定情况和需要制定适应的程序，性、有效性和实用性高。

(3)相比起使用VC等编程软件编写特定测量分析软件，本方法简单，有大量强大的模块化功能自由选用，程序开发周期短，工作量小，不需要专业编程技能，一般人易于掌握，且程序易于调整改进。综上所述，使用VBAI可简单快捷的针对不同生物医学图像建立相应检测处理程序，可快速自动地对大量图像进行分析，得到客观量化的数据。VBAI是实验室快速建立生物医学图像处理与分析检测程序的有力工具。

作者：查悦明 陀韦为 王卓 张刚平 黄耀熊 单位：暨南大学生物医学工程系

医学图像处理论文:生物医学图像处理教学研究

1医学图像处理课程的理论教学方法

1．1注重基于问题教学模式的应用

传统教学模式是以课堂灌输为主，必然会导致教学质量和学生学习积极性下降。根据生物医学工程创新型人才培养的需要，我们采用基于问题的教学模式，通过设置问题来激发学生的好奇心和积极性。基于问题的教学模式能让学生参与教学活动，从而培养学生主动探索和高级思维的能力。例如，在讲授灰度级形态学的应用时，首先展示一幅由两个纹理区域组成的简单灰度图像，要求学生利用先前学过的形态学图像处理方法以纹理为基础找到两区域的边界。围绕此问题让学生分组进行讨论，并由各组代表来讲述所运用的方法，再由教师讲评不同方法的优缺点和适用性。通过教学实践发现，该方法不仅有助于学生对所学知识的理解和应用，而且也开拓了学生的思维;不仅可充分调动和发挥学生的主观能动性，而且也能培养学生解决实际问题的能力。在相互合作的过程中，学生不仅学到了获取知识的方法，更重要的是提高了学生的学习兴趣、交流意识和团队责任感等科研必备的素质和能力。在基于问题模式的教学过程中，教师要以启发式教学为主，引导学生思考，主动寻找答案，获得解决问题的能力和技巧，而不是直接给学生提供答案。同时，教师要教会学生对所学内容进行归纳总结并能从整体上把握知识结构，使学生更好地做到触类旁通和融会贯通，使学生更加适应该教学模式。因而，该教学方法要求教师在教学中要善于思考，勇于创新。

1．2注重物理概念和应用的讲解，加强该课程与相关课程的联系

从课程内容来说，该课程着重阐述了数字图像和医学图像的概念、数字图像的处理方法及其在医学图像上的应用，其中包含了大量的抽象概念、变换方法以及各种各样的算法。对于医学院校生物医学工程专业的学生来说，其基础理论知识比较薄弱，如果讲课过程偏重公式推理，会让学生感到困难而乏味，从而失去学习兴趣。针对此问题，在教学中应该采取公式具体化和物理概念化的讲授方法，重点讲解公式具体的物理意义和概念，并且结合示例或演示来讲解。例如，在讲授图像增强中的灰度平均值和标准差时，单从数学公式去讲解，学生无法很好地理解，但结合几幅在亮度和对比度上存在差异的图像来讲解，并以灰度平均值和标准差在图像局部增强中应用为实例来说明，就能使学生较快把握上述两个概念的含义，并学会如何将知识学以致用。另一方面，由于该课程与一些基础课程联系紧密，因此，在教学的过程中，应积极引导学生回忆或者运用相关课程中已经学过的知识来掌握新知识，提高学生对知识的综合运用能力。比如，将图像增强中的微分算子与高等数学课程的微分运算的性质联系，将图像处理中的模板卷积与信号与系统课程中的一维信号卷积相联系等。联系相关课程有助于学生将新旧知识联系在一起，形成系统化的知识体系，也能培养学生解决问题的综合能力，加深对知识的理解。在教学过程中，教师要多举实例并充分利用教学软件辅助教学，从而将抽象概念形象化、具体化。同时，教师也要不断丰富自己各学科的知识，才能地引导学生建立相互联系的知识体系。

1．3注重医工结合的教学

医学院校生物医学工程专业的学生较大优势是具有一定的医学基础，因此在讲授该课程时，要结合相应的“医学”背景来讲解新知识，注重体现培养工程与医学交叉结合型人才的特色［4］。譬如，在讲解图像分割综合应用时，就以具有新疆地方特色的病之一———肝包虫病的CT图像为例来进行分析，引导学生将解剖学等相关的医学知识应用到图像分割中。通过教师的引导和学生的思考，有些学生提出将肝包虫病灶区的形状、边缘厚度，钙化边缘区的灰度差等特征作为分割病灶区的依据，并取得较好的效果。通过医工结合的教学方式，不但能激发学生学习的兴趣，而且也能开拓他们的思路，培养其综合应用的能力。医工结合教学要求教师要丰富自己医学方面的知识，自觉地将医学和工程学结合。教师和学生要多与附属医院的医师进行交流，并邀请医师作相关知识讲座，从而提高教师和学生利用工程知识和医学知识解决医学问题的能力。

1．4注重双语教学和网络教学

由于医学图像学中的新技术、新成果大多是从国外引进的，因而加大授课中英语的比重，既可以帮助学生地理解术语的含义，又可以促进其专业外语水平的提高，更利于他们吸收国外的成果［5］。首先，教学中要发挥多媒体课件在双语教学中的作用，采用英文课件，让学生了解更多的该领域的专业术语;其次，教师要提供给学生更多的英文文献资料，拓宽学生的专业视野，让学生了解到近期的学科发展动态。目前，有多所院校在讲授该课程时都采用双语教学［6］。通过教学实践发现，双语教学不仅能提高学生学习能力和研究能力，而且也为教师提供了一个提高自身英语综合运用能力的训练机会。在信息化高速发展的时代，网络教学也将成为未来学习的主要方式。网络教学具有学习内容广泛、教学效率高、办学成本低的特点。不仅适于大面积集中学习，更适应分散的个体学习，是培养学生终身学习能力的有效途径。北京工业大学在生物医学工程研究服务器上率先建立了生物医学信号处理教学网站，收到了良好的教学效果［7］。新疆医科大学医学工程技术学院也在积极准备建立教学网站，实施远程辅助教学，提高教学效率。

2医学图像处理课程的实践教学设计

医学图像处理课程是一门理论与实践、原理与应用紧密结合的课程，因而实践教学在整个课程的教学中处于重要的位置。实践教学环节包括实验教学和科研实习两个方面，此过程加强了对学生基本知识、基本理论和基本技能的训练，培养学生分析问题、解决问题的实践能力。在实验教学中，设计了验证型实验、综合型实验和设计型实验三大类型的实验，主要以Matlab编程语言为实验教学平台，采用以学生为主体，教师辅以指导的实验教学方式，充分发挥学生的主观能动性。验证型实验是为理论教学服务的，该类型实验目的是为了加深学生对理论教学重点和难点的理解。验证型实验的一个案例是“医学图像直方图的绘制及直方图均衡化计算”，在此实验中，虽然学生可以调用Matlab软件中现有的图像处理程序来完成实验，但教师要求学生自己编程实现算法，然后与程序库中的程序进行比较，通过实验让学生能更好地掌握理论知识，锻炼学生的编程能力。综合型实验是由验证理论内容逐步过渡到以理论为工具，解决实际问题的过程。通过此类实验对学生的实验技能和实验方法进行综合训练。综合型实验的一个案例是“增强人体骨骼核扫描图像的细节”，此实验需要学生基于医学图像的特点综合运用多种算法来达到图像增强的目的。设计型实验是指给定实验目的、要求和实验条件，由学生自行设计实验方案并加以实现的实验类型［8］。综合型实验的一个案例是“肝脏CT图像的自动分割”，此实验需要学生查阅资料，运用已有的工程和医学上的知识去发现问题、分析问题和解决问题。此实验可培养学生独立解决问题的能力和创新能力。在科研实习方面，为了培养学生的科研实践能力，教师积极引导学生参加相关科研实践，鼓励学生参加教师的科研课题，鼓励学生。在我们的有关“医学图像检索系统的开发”的自治区课题中，已有两位学生参与了该课题。参与的两位学生均表示，通过参加课题不仅增强了他们对该课程的兴趣和重视度，而且使其理解了医学图像处理知识是怎样用于科研的。另外，由于医学院校的附属医院拥有门类齐全的现代化医疗仪器设备，因此鼓励学生利用假期在医院实习，特别是在医院的影像科实习，了解各种仪器的处理功能，从而有助于学生将理论知识与实际问题结合，提高学生实际工作的能力。

3医学图像处理课程的考核方式

为了使得学生更加重视医学图像处理课程的实践操作，为了使学生能将理论和实践相结合，采取实验综合报告与期末理论考试相结合的考核方式，此方式能综合地考核学生对知识的掌握程度以及实际的应用能力。学生也对此考核方式给予了肯定。

4结束语

医学图像处理是理论性和实践性结合紧密的课程，也是生物医学工程专业的主干课程，本文结合教学实践，对该课程的理论、实践教学方法进行了教学探讨。通过实践，学生对知识学习、理解和运用的能力得到提高，教学效果良好。由于医学图像处理技术发展迅速，分析方法不断更新，技术应用范围日益扩展，从而教学方法和教学内容也要不断地更新，因此对于该课程的教学改革和研究是我们的长期任务，需要不断地努力。

医学图像处理论文:医学图像处理技术分析管理论文

论文关键词：医学图像处理图像分割图像配准图像融合纹理分析

论文摘要：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。

1．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:MagneticResonanceImaging)、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性和性。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。

2．医学图像三维可视化技术

2.1三维可视化概述

医学图像的三维可视化的方法很多，但基本步骤大体相同，如图.。从(或超声等成像系统获得二维断层图像，然后需要将图像格式（如0(#1&）转化成计算机方便处理的格式。通过二维滤波，减少图像的噪声影响，提高信噪比和消除图像的尾迹。采取图像插值方法，对医学关键部位进行各向同性处理，获得体数据。经过三维滤波后，不同组织器官需要进行分割和归类，对同一部位的不同图像进行配准和融合，以利于进一步对某感兴趣部位的操作。根据不同的三维可视化要求和系统平台的能力，选择不同的方法进行三维体绘制，实现三维重构。

2.2关键技术：

图像分割是三维重构的基础，分割效果直接影像三维重构的度。图像分割是将图像分割成有意义的子区域，由于医学图像的各区域没有清楚的边界，为了解决在医学图像分割中遇到不确定性的问题，引入模糊理论的模糊阀值、模糊边界和模糊聚类等概念。快速的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自动的图像分割方法是非常重要的。在实际应用中有聚类法、统计学模型、弹性模型、区域生长、神经网络等适用于医学图像分割的具体方法。

由于可以对同一部位用不同的成像仪器多次成像，或用同一台仪器多次成像，这样产生了多模态图像。多模态图像提供的信息经常相互覆盖和具有互补性，为了综合使用多种成像模式以提供更的信息，需要对各个模态的原始图像进行配准和数据融合，其整个过程称为数据整合。整合的及时步是将多个医学图像的信息转换到一个公共的坐标框架内的研究，使多幅图像在空间域中达到几何位置的对应，称为三维医学图像的配准问题。建立配准关系后，将多个图像的数据合成表示的过程，称为融合。在医学应用中，不同模态的图像还提供了不互相覆盖的结构互补信息，比如，当CT提供的是骨信息，MRI提供的关于软组织的信息，所以可以用逻辑运算的方法来实现它们图像的合成。

当分割归类或数据整合结束后，对体数据进行体绘制。体绘制一般分为直接体绘制和间接体绘制，由于三维医学图像数据量很大，采用直接体绘制方法，计算量过重，特别在远程应用和交互操作中，所以一般多采用间接体绘制。在图形工作站上可以进行直接体绘制，近来随着计算机硬件快速发展，新的算法，如三维纹理映射技术，考虑了计算机图形硬件的特定功能及体绘制过程中的各种优化方法，从而大大地提高了直接体绘制的速度。体绘制根据所用的投影算法不同加以分类，分为以对象空间为序的算法（又称为体素投影法）和以图像空间为序的算法!又称为光线投射法"，一般来说，体素投影法绘制的速度比光线投射法快。由于三维医学图像的绘制目的在于看见内部组织的细节，真实感并不是最重要的，所以在医学应用中的绘制要突出特定诊断所需要的信息，而忽略无关信息。另外，高度的可交互性是三维医学图像绘制的另一个要求，即要求一些常见操作，如旋转，放大，移动，具有很好的实时性，或至少是在一个可以忍受的响应时间内完成。这意味着在医学图像绘制中，绘制时间短的可视化方法更为实用。

未来的三维可视化技术将与虚拟现实技术相结合，不仅仅是获得体数据的工具，更主要的是能创造一个虚拟环境。

3．医学图像分割

医学图像分割就是一个根据区域间的相似或不同把图像分割成若干区域的过程。目前,主要以各种细胞、组织与器官的图像作为处理的对象，图像分割技术主要基于以下几种理论方法。

3.1基于统计学的方法

统计方法是近年来比较流行的医学图像分割方法。从统计学出发的图像分割方法把图像中各个像素点的灰度值看作是具有一定概率分布的随机变量,观察到的图像是对实际物体做了某种变换并加入噪声的结果,因而要正确分割图像,从统计学的角度来看,就是要找出以较大的概率得到该图像的物体组合。用吉布斯（Gibbs）分布表示的Markov随机场(MRF)模型,能够简单地通过势能形式表示图像像素之间的相互关系,因此周刚慧等结合人脑MR图像的空间关系定义Markov随机场的能量形式,然后通过较大后验概率(MAP)方法估计Markov随机场的参数,并通过迭代方法求解。层次MRF采用基于直方图的DAEM算法估计标准有限正交混合(SFNM)参数的全局值,并基于MRF先验参数的实际意义,采用一种近似的方法来简化这些参数的估计。林亚忠等采用的混合金字塔Gibbs随机场模型,有效地解决了传统较大后验估计计算量庞大和Gibbs随机场模型参数无监督及估计难等问题,使分割结果更为。

3.2基于模糊集理论的方法

医学图像一般较为复杂，有许多不确定性和不性，也即模糊性。所以有人将模糊理论引入到图像处理与分析中，其中包括用模糊理论来解决分割问题。基于模糊理论的图形分割方法包括模糊阈值分割方法、模糊聚类分割方法等。模糊阈值分割技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程选择一个具有最小不确定性的S函数，用该函数表示目标像素之间的关系。这种方法的难点在于隶属函数的选择。模糊C均值聚类分割方法通过优化表示图像像素点与C各类中心之间的相似性的目标函数来获得局部极大值，从而得到聚类。Venkateswarlu等[改进计算过程，提出了一种快速的聚类算法。

3.2.1基于模糊理论的方法

模糊分割技术是在模糊集合理论基础上发展起来的,它可以很好地处理MR图像内在的模糊性和不确定性,而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边缘检测等。在各种模糊分割技术中,近年来模糊聚类技术,特别是模糊C-均值(FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM是一种非监督模糊聚类后的标定过程,非常适合存在不确定性和模糊性特点的MR图像。然而,FCM算法本质上是一种局部搜索寻优技术,它的迭代过程采用爬山技术来寻找解,因此容易陷入局部极小值,而得不到全局解。近年来相继出现了许多改进的FCM分割算法,其中快速模糊分割(FFCM)是最近模糊分割的研究热点。FFCM算法对传统FCM算法的初始化进行了改进,用K-均值聚类的结果作为模糊聚类中心的初值,通过减少FCM的迭代次数来提高模糊聚类的速度。它实际上是两次寻优的迭代过程,首先由K-均值聚类得到聚类中心的次解,再由FCM进行模糊聚类,最终得到图像的模糊分割。

3.2.2基于神经网络的方法

按拓扑机构来分,神经网络技术可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。目前已有各种类型的神经网络应用于医学图像分割,如江宝钏等利用MRI多回波性,采用有指导的BP神经网络作为分类器,对脑部MR图像进行自动分割。而Ahmed和Farag则是用自组织Kohenen网络对CT/MRI脑切片图像进行分割和标注,并将具有几何不变性的图像特征以模式的形式输入到Kohenen网络,进行无指导的体素聚类,以得到感兴趣区域。模糊神经网络(FNN)分割技术越来越多地得到学者们的青睐,黄永锋等提出了一种基于FNN的颅脑MRI半自动分割技术,仅对神经网络处理前和处理后的数据进行模糊化和去模糊化,其分割结果表明FNN分割技术的抗噪和抗模糊能力更强。

3.2.3基于小波分析的分割方法

小波变换是近年来得到广泛应用的一种数学工具，由于它具有良好的时一频局部化特征、尺度变化特征和方向特征，因此在图像处理上得到了广泛的应用。

小波变换和分析作为一种多尺度多通道分析工具，比较适合对图像进行多尺度的边缘检测，典型的有如Mallat小波模极大值边缘检测算法[6

3.3基于知识的方法

基于知识的分割方法主要包括两方面的内容:(1)知识的获取,即归纳提取相关知识,建立知识库；(2)知识的应用,即有效地利用知识实现图像的自动分割。其知识来源主要有:(1)临床知识,即某种疾病的症状及它们所处的位置；(2)解剖学知识,即某器官的解剖学和形态学信息,及其几何学与拓扑学的关系,这种知识通常用图谱表示；(3)成像知识,这类知识与成像方法和具体设备有关；(4)统计知识,如MI的质子密度(PD)、T1和T2统计数据。Costin等提出了一种基于知识的模糊分割技术,首先对图像进行模糊化处理,然后利用相应的知识对各组织进行模糊边缘检测。而谢逢等则提出了一种基于知识的人脑三维医学图像分割显示的方法。首先,以框架为主要表示方法,建立完整的人脑三维知识模型,包含脑组织几何形态、生理功能、图像灰度三方面的信息；然后,采用“智能光线跟踪”方法,在模型知识指导下直接从体积数据中提取并显示各组织器官的表面。

3.4基于模型的方法

该方法根据图像的先验知识建立模型,有动态轮廓模型(ActiveContourModel,又称Snake)、组合优化模型等,其中Snake最为常用。Snake算法的能量函数采用积分运算,具有较好的抗噪性,对目标的局部模糊也不敏感,但其结果常依赖于参数初始化,不具有足够的拓扑适应性,因此很多学者将Snake与其它方法结合起来使用,如王蓓等利用图像的先验知识与Snake结合的方法,避开图像的一些局部极小点,克服了Snake方法的一些不足。Raquel等将径向基网络(RBFNNcc)与Snake相结合建立了一种混合模型,该模型具有以下特点:(1)该混合模型是静态网络和动态模型的有机结合；(2)Snake的初始化轮廓由RBFNNcc提供；(3)Snake的初始化轮廓给出了的控制点；(4)Snake的能量方程中包含了图像的多谱信息。Luo等提出了一种将livewire算法与Snake相结合的医学图像序列的交互式分割算法,该算法的特点是在少数用户交互的基础上,可以快速地得到一个医学图像序列的分割结果。

由于医学图像分割问题本身的困难性，目前的方法都是针对某个具体任务而言的，还没有一个通用的解决方法。综观近几年图像分割领域的文献，可见医学图像分割方法研究的几个显著特点：（1）学者们逐渐认识到现有任何一种单独的图像分割算法都难以对一般图像取得比较满意的结果，因而更加注重多种分割算法的有效结合；（2）在目前无法由计算机来完成图像分割任务的情况下，半自动的分割方法引起了人们的广泛注意，如何才能充分利用计算机的运算能力，使人仅在必要的时候进行必不可少的干预，从而得到满意的分割结果是交互式分割方法的核心问题；（3）新的分割方法的研究主要以自动、、快速、自适应和鲁棒性等几个方向作为研究目标，经典分割技术与现代分割技术的综合利用（集成技术）是今后医学图像分割技术的发展方向。

4．医学图像配准和融合

医学图像可以分为解剖图像和功能图像2个部分。解剖图像主要描述人体形态信息，功能图像主要描述人体代谢信息。为了综合使用多种成像模式以提供更的信息，常常需要将有效信息进行整合。整合的及时步就是使多幅图像在空间域中达到几何位置的对应，这一步骤称为“配准”。整合的第二步就是将配准后图像进行信息的整合显示，这一步骤称为“融合”。

在临床诊断上，医生常常需要各种医学图像的支持，如CT、MRI、PET、SPECT以及超声图像等，但无论哪一类的医学图像往往都难以提供的信息，这就需要将患者的各种图像信息综合研究19]，而要做到这一点，首先必须解决图像的配准(或叫匹配)和融合问题。医学图像配准是确定两幅或多幅医学图像像素的空间对应关系；而融合是指将不同形式的医学图像中的信息综合到一起，形成新的图像的过程。图像配准是图像融合必需的预处理技术，反过来，图像融合是图像配准的一个目的。

4.1医学图像配准

医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置上的配准，配准的结果应使两幅图像上所有关键的解剖点或感兴趣的关键点达到匹配。20世纪90年代以来，医学图像配准的研究受到了国内外医学界和工程界的高度重视，1993年Petra等]综述了二维图像的配准方法，并根据配准基准的特性，将图像配准的方法分为两大类：基于外部特征（有框架）的图像配准和基于内部特征（无框架）的图像配准。基于外部特征的方法包括立体定位框架法、面膜法及皮肤标记法等。基于外部特征的图像配准，简单易行，易实现自动化，能够获得较高的精度，可以作为评估无框架配准算法的标准。但对标记物的放置要求高，只能用于同一患者不同影像模式之间的配准，不适用于患者之间和患者图像与图谱之间的配准，不能对历史图像做回溯性研究。基于内部特征的方法是根据一些用户能识别出的解剖点、医学图像中相对运动较小的结构及图像内部体素的灰度信息进行配准。基于内部特征的方法包括手工交互法、对应点配准法、结构配准法、矩配准法及相关配准法。基于内部特征的图像配准是一种交互性方法，可以进行回顾性研究，不会造成患者不适，故基于内部特征的图像配准成为研究的重点。

近年来，医学图像配准技术有了新的进展，在配准方法上应用了信息学的理论和方法，例如应用较大化的互信息量作为配准准则进行图像的配准，在配准对象方面从二维图像发展到三维多模医学图像的配准。例如Luo等利用较大互信息法对CT-MR和MR-PET三维全脑数据进行了配准，结果全部达到亚像素级配准精度。在医学图像配准技术方面引入信号处理技术，例如傅氏变换和小波变换。小波技术在空间和频域上具有良好的局部特性，在空间和频域都具有较高的分辨率，应用小波技术多分辨地描述图像细貌，使图像由粗到细的分级快速匹配，是近年来医学图像配准的发展之一。国内外学者在这方面作了大量的工作，如Sharman等提出了一种基于小波变换的自动配准刚体图像方法，使用小波变换获得多模图像特征点然后进行图像配准，提高了配准的性。另外，非线性配准也是近年来研究的热点，它对于非刚性对象的图像配准更加适用，配准结果更加。

目前许多医学图像配准技术主要是针对刚性体的配准，非刚性图像的配准虽然已经提出一些解决的方法，但同刚性图像相比还不成熟。另外，医学图像配准缺少实时性和性及有效的全自动的配准策略。向快速和方面改进算法，使用化策略改进图像配准以及对非刚性图像配准的研究是今后医学图像配准技术的发展方向。

4.2医学图像融合

图像融合的主要目的是通过对多幅图像间的冗余数据的处理来提高图像的可读性,对多幅图像间的互补信息的处理来提高图像的清晰度。不同的医学影像设备获取的影像反映了不同的信息：功能图像（SPECT、PET等）分辨率较差，但它提供的脏器功能代谢和血液流动信息是解剖图像所不能替代的；解剖图像（CT、MRI、B超等）以较高的分辨率提供了脏器的解剖形态信息，其中CT有利于更致密的组织的探测，而MRI能够提供软组织的更多信息。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与的解剖结构结合在一起，可以为临床提供更加和的资料。

医学图像的融合可分为图像融合的基础和融合图像的显示。（1）图像融合的基础：目前的图像融合技术可以分为2大类，一类是以图像像素为基础的融合法；另一类是以图像特征为基础的融合方法。以图像像素为基础的融合法模型可以表示为：

其中，为融合图像，为源图像，为相应的权重。以图像特征为基础的融合方法在原理上不够直观且算法复杂，但是其实现效果较好。图像融合的步骤一般为：①将源图像分别变换至一定变换域上；②在变换域上设计一定特征选择规则；③根据选取的规则在变换域上创建融合图像；④逆变换重建融合图像。（2）融合图像的显示：融合图像的显示方法可分成2种：空间维显示和时间维显示。

目前，医学图像融合技术中还存在较多困难与不足。首先，基本的理论框架和有效的广义融合模型尚未形成。以致现有的技术方法还只是针对具体病症、具体问题发挥作用，通用性相对较弱。研究的图像以CT、MRI、核医学图像为主，超声等成本较低的图像研究较少且研究主要集中于大脑、肿瘤成像等；其次，由于成像系统的成像原理的差异，其图像采集方式、格式以及图像的大小、质量、空间与时间特性等差异大，因此研究稳定且精度较高的全自动医学图像配准与融合方法是图像融合技术的难点之一；，缺乏能够客观评价不同融合方法融合效果优劣的标准，通常用目测的方法比较融合效果，有时还需要利用到医生的经验。

在图像融合技术研究中，不断有新的方法出现，其中小波变换在图像融合中的应用，基于有限元分析的非线性配准以及人工智能技术在图像融合中的应用将是今后图像融合研究的热点与方向。随着三维重建显示技术的发展，三维图像融合技术的研究也越来越受到重视，三维图像的融合和信息表达，也将是图像融合研究的一个重点。

5．医学图像纹理分析

一般认为图像的纹理特征描述物体表面灰度或颜色的变化,这种变化与物体自身属性有关,是某种纹理基元的重复。Sklansky早在1978年给出了一个较为适合于医学图像的纹理定义:“如果图像的一系列固有的统计特性或其它的特性是稳定的、缓慢变化的或者是近似周期的,那么则认为图像的区域具有不变的纹理”。纹理的不变性即指纹理图像的分析结果不会受到旋转、平移、以及其它几何处理的影响。目前从图像像素之间的关系角度,纹理分析方法主要包括以下几种。

5.1统计法

统计分析方法主要是基于图像像素的灰度值的分布与相互关系,找出反映这些关系的特征。基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取。这类方法一般原理简单,较易实现,但适用范围受到限制。该方法主要适合医学图像中那些没有明显规则性的结构图像,特别适合于具有随机的、非均匀性的结构。统计分析方法中,最常用的是共生矩阵法,其中有灰度共生矩阵(graylevelco-occurrencematrix,GLCM)和灰度—梯度共生矩阵。杜克大学的R.Voracek等使用GLCM对肋间周边区提取的兴趣区(regionofinterest,ROI)进行计算,测出了有意义的纹理参数。另外,还有长游程法(runlengthmatrix,RLM),其纹理特征包括短游程优势、长游程优势、灰度非均匀化、游程非均匀化、游程百分比等,长游程法是对图像灰度关系的高阶统计,对于给定的灰度游程,粗的纹理具有较大的游程长度,而细的纹理具有较小的游程长度。

5.2结构法

结构分析方法是分析纹理图像的结构,从中获取结构特征。结构分析法首先将纹理看成是有许多纹理基元按照一定的位置规则组成的,然后分两个步骤处理（1）提取纹理基元；（2）推论纹理基元位置规律。目前主要用数学形态学方法处理纹理图像,该方法适合于规则和周期性纹理,但由于医学图像纹理通常不是很规则,因此该方法的应用也受到限制,实际中较少采用。

5.3模型法

模型分析方法认为一个像素与其邻域像素存在某种相互关系,这种关系可以是线性的,也可以是符合某种概率关系的。模型法通常有自回归模型、马尔科夫随机场模型、Gibbs随机场模型、分形模型,这些方法都是用模型系数来表征纹理图像,其关键在于首先要对纹理图像的结构进行分析以选择到最适合的模型,其次为如何估计这些模型系数。如何通过求模型参数来提取纹理特征,进行纹理分析,这类方法存在着计算量大,自然纹理很难用单一模型表达的缺点。

5.4频谱法

频谱分析方法主要基于滤波器理论，包括傅立叶变换法、Gabor变换法和小波变换法。

1973年Bajcsy使用傅立叶滤波器方法分析纹理。Indhal等利用2-D快速傅立叶变换对纹理图像进行频谱分析,从而获得纹理特征。该方法只能完成图像的频率分解,因而获得的信息不是很充分。1980年Laws对图像进行傅氏变换,得出图像的功率谱,从而提取纹理特征进行分析。

Gabor函数可以捕捉到相当多的纹理信息,且具有极佳的空间/频域联合分辨率,因此在实际中获得了较广泛的应用。小波变换法大体分金子塔形小波变换法和树形小波变换法(小波包法)。

小波变换在纹理分析中的应用是Mallat在1989年首先提出的,主要用二值小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT),之后各种小波变换被用于抽取纹理特征。传统的金字塔小波变换在各分解级仅对低频部分进行分解,所以利用金字塔小波变换进行纹理特征提取是仅利用了纹理图像低频子带的信息,但对某些纹理,其中高频子带仍含有有关纹理的重要特征信息(如对具有明显的不规则纹理的图像,即其高频子带仍含有有关纹理的重要特征)得不到利用。使用在每个分解级对所有的频率通道均进行分解的树结构小波变换提取特征,能够较地提取有关纹理特征。

由于医学图像及其纹理的复杂性，目前还不存在通用的适合各类医学图像进行纹理分析的方法，因而对于各类不同特点的医学图像就必须采取有针对性地最适合的纹理分析技术。另外，在应用某一种纹理分析方法对图像进行分析时，寻求的纹理特征与纹理参数也是目前医学图像纹理分析中的重点和难点。

6．总结

随着远程医疗技术的蓬勃发展，对医学图像处理提出的要求也越来越高。医学图像处理技术发展至今，各个学科的交叉渗透已是发展的必然趋势，其中还有很多亟待解决的问题。有效地提高医学图像处理技术的水平，与多学科理论的交叉融合、医务人员和理论技术人员之间的交流就显得越来越重要。多维、多参数以及多模式图像在临床诊断（包括病灶检测、定性，脏器功能评估，血流估计等）与治疗（包括三维定位、体积计算、外科手术规划等）中将发挥更大的作用。

医学图像处理论文:图像分割技术在医学图像处理中的应用研究

摘要：通过图像分割技术在医学图像处理中的应用研究，深入理解各种分割方法的理论基础、应用价值以及优缺点，着重研究基于变形模型的分割方法在医学图像分割中的应用，研究该方法的优缺点并提出相应的改进算法。

关键词：图像；分割方法

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的依据，提高医生对疾病诊断的性。因此，较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床事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。

医学图像处理论文:基于Matlab GUI的医学图像处理课程虚拟实验平台设计

摘 要：针对医学生工程技术缺乏的状况，分析医学生学习医学图像处理存在的困难，提出利用Matlab图像处理工具和简单的GUI界面，设计和构建包含医学图像处理教学中典型仿真实例的可视化虚拟实验平台，使医学生熟练掌握实验基础知识及应用方法。

关键词： Matlab；GUI界面；医学图像处理；虚拟实验平台

医学图像处理是图像处理技术应用到医学领域所产生的交叉学科，具有很强的理论性和实践性，也具有知识面广、理论难度大、实验内容深的特点[1]。在医学院校开设医学图像处理课程，不仅教授医学生医学图像处理的基本原理、方法及编程技术等，更重要的是培养医学生应用所学知识的能力。

医学图像处理教学需要课堂教授，更需要加强实践性教学环节[2-3]，但由于课时和实验条件的限制，传统授课有时难以达到教学要求，而虚拟实验则可弥补这方面的局限[4]：通过将Matlab仿真技术与GUI界面设计引入到教学中，开发可视化的医学图像处理虚拟实验平台，既取得理想的教学效果，也可培养医学生的自主学习能力、独立思考能力和综合应用能力[5]。医学生通过图像处理仿真熟悉各种医学图像处理方法的原理，并通过调整参数，了解参数变化对医学图像处理效果的影响。

1 实验平台的结构

医学图像处理虚拟实验平台的设计思想是结合医学图像处理的基本理论，通过虚拟实验的方法强化医学图像处理的基本思想与核心概念，为医学生的理解和应用提供帮助[6]。

通过GUI界面，医学生可选择任意感兴趣的项目或教师指定的项目进行仿真实验[7]。实验平台还提供医学图像处理相关课件、图像处理Matlab编程的教学视频、仿真实验指导书、拓展实验题等资料，医学生可利用GUI界面随时调入进行自学。

同时，实验平台还提供脑肿瘤fmri处理示例，此示例选取于临床影像三维显示的实际应用，帮助医学生了解如何将自己所学的图像处理知识应用到工作实践中，从而提高医学生的综合素质。

根据教学计划的要求，医学图像处理虚拟实验平台包含医学图像处理教学内容中所有典型的实验项目，具体内容如下：

（1）图像插值实验。主要分析最近邻插值（Nearest Interpolation）、双线性插值（Bilinear Interpolation）和双三次插值（Bicubic Interpolation）的原理[8]和Matlab编码。

（2）图像锐化实验。主要分析Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算子的原理和Matlab编码，并且比较每种边缘检测算法对应的6个结果，包括原图、直接梯度输出图像、门槛判断图像、边缘规定图像、背景规定图像和二值图像。

（3）图像去噪实验。主要分析均值滤波、中值滤波、维纳滤波等图像平滑处理算法[9]的原理和Matlab编码。

（4）图像融合实验。主要分析像素灰度值极大/极小融合法、加权平均融合法、傅里叶变换法的原理[10]和Matlab编码。

（5）图像分割实验。主要分析全局阈值法、大津阈值法、迭代法、较大熵分割法和局部阈值法等图像分割方法[11]的原理和Matlab编码。

（6）头动校正实验。主要研究投影法[12]配准技术的原理与Matlab编码，并且展示投影法头动校正后的效果。

（7）三维可视化实验。主要研究基于体绘制的三维重建算法[13]原理与Matlab编码。

例如，在图像去噪实验中，加入噪声的参数可由用户自己输入。针对噪声图像，医学生可以选用不同的平滑算法，自行设置模板参数，进行图像去噪处理。通过观察加噪效果及比较各种平滑处理算法处理后的结果，医学生对平滑算法处理的针对性、参数取值范围和实验结果都会比较熟悉，从而达到教学目的（具体操作过程见第3部分）。

2 实验平台的设计

使用Matlab图形用户界面开发环境（Matlab Graphical User Interface Development Environment，GUIDE）创建GUI图形界面是常用创建Matlab GUI的方法，该方法简单易学，能方便实现图形控件的各种功能。医学图像处理虚拟实验平台的GUI界面主要包括虚拟实验平台主界面、课件界面、实验名称界面、各实验项目界面、教学视频界面、脑肿瘤fmri处理示例界面等。

医学图像处理虚拟实验平台主界面的主要控件为7个按钮（Push Button）。按钮有多个功能，如函数的调入、界面之间的跳转等。将所需控件移入GUI界面，再对各控件按照程序要求进行属性编辑，修改完成后，点击GUI界面工具栏中的运行按钮，即可运行设计完成的GUI界面，Matlab系统会自动生成相应的M文件。

设计实验平台时，考虑到医学图像处理的理论知识较多，同时考虑到医学生自学的要求，将课件与教学视频按照由易到难的顺序排列。按照教学要求，设置7项医学图像处理实验，而每个实验都有实验目的、实验原理、实验内容、实验结果与分析等项目，因此设置成实验目的、实验原理、实验内容、实验结果与分析和返回5个按钮，以图像去噪实验为例。

通过“实验结果与分析”按钮就可进入仿真界面，进行仿真分析，如图1所示。选取相应的文件，输入相应的参数，点击对应按钮，即可对图片进行加噪去噪处理，并能直接观察比较处理结果。

为培养医学生应用所学图像处理知识的能力，实验平台设计脑肿瘤fmri处理示例板块。其内容是对脑部fmri原始数据进行预处理、放大、图像分割、体重建等操作，对脑部进行三维可视化[14]。脑部MRI图像的三维显示就是指利用一系列的二维脑部MRI图像重建三维图像模型并进行定性定量分析的技术。通过三维重建可以科学、地重建出被检物体，避免传统方法中临床医生通过自己大X想象的不确定因素[15]。医学生只有亲自对脑部fmri原始数据进行读入、预处理、分割、重建等操作才能得到如图2所示的脑部轮廓三维图，从而初步认识自己所学图像处理技能的组合应用，明确医学图像处理对临床诊断与治疗规划的意义，达到学以致用的效果。

3 仿真实例分析

每个实验项目都提供仿真演示示例。以图像去噪实验为例，如图3所示。首先加入方差为0.02的高斯噪声，修改完参数后，点击加入噪声按钮就能得到噪声图像，如果均值参数修改为除0以外的任何数，则不会显示任何图像。然后针对生成的噪声图像，对其进行中值滤波处理、均值滤波处理和维纳滤波处理。每次进行处理前，都需要输入模板尺寸，模板尺寸越大，去噪效果越明显，但是图像丢失信息也会更加严重。医学生可通过反复修改模板尺寸，比对每次处理结果，选出的模板参数。进行三种滤波处理后，医学生可根据三种滤波处理后的结果来总结每种滤波处理的特点与效果。，医学生如果有学习或者校验代码的需要，可以点开对应的主要代码查看按钮进行代码查看。

4 虚拟实验平台的使用与评价

医学图像处理虚拟实验平台的Matlab文件编译完毕后，生成的可执行文件需要Matlab运行环境的支持，如果要将此软件到其他没有Matlab运行环境的机器，还需要进行一项工作，即打包Matlab组件运行环境（Matlab Component Runtime，MCR）[16]。建议采用专业的安装包制作软件Setup Factory将MCR与软件一起打包，设置代码使得安装包解压完毕后，自动安装MCR。安装完成后，点击编译的Matlab可执行程序，即可运行医学图像处理虚拟实验平台。

经过医学图像处理选修课投入使用后，医学生的学习积极性显著提高。除课堂授课外，大多数医学生在课后通过虚拟实验平台进行理论自学和题目自测，使得总体考核成绩明显上升，教学质量显著提高。

5 结 语

医学生可通过观察平台实验在不同方法不同参数下的实验结果并进行分析，验证图像处理的基本理论。由于医学图像处理虚拟实验平台软件的可移植性强，所以医学生可以不受时间和地点的限制，在课程学习阶段、复习阶段均可充分利用虚拟实验平台提供的功能，不断巩固所学的图像处理知识，提高自主学习能力与思维能力。

医学图像处理论文:研究生教育中医学图像处理课程教学研究

[摘 要]随着电子技术、信息技术和计算机技术的不断发展，各种医学影像设备在医院中广泛使用，服务于医疗诊疗的各个方面。医学图像处理技能已成为医务工作者的基础职业需求，尤其是针对高层次的医学研究生。本文针对研究生的医学图像课程进行解析，分析了医学图像处理课程的教学现状，并就未来发展的关键点进行了探讨。本文的研究对明确研究生医学图像处理课程的教学、指导、未来发展具有重要意义。

[关键词]研究生教育；医学图像处理；教学

为满足医学研究生对医学图像加工处理需求不断增加的现状，各医学院校在医学研究生的计算机教学中纷纷引入了医学图像处理课程。其目的在于使学习者能够适应医学影像设备在医院广泛应用的现状，掌握基础的、主流的相关医学图像处理的计算机数字处理技能。医学图像处理是围绕计算机技术、电子技术、信息技术和医学影像技术的多学科交叉性的学科，其以计算机为载体和主要工具，对不同医学影像设备所采集和生成的医学影像进行目的性的二次处理，进而辅助于医疗工作。

涉及数字图像处理的医学图像主要包括：计算机射线照相检测（Computed Radiography，简称CR ），数字化X射线照相检测（Digital Radiography，简称DR），计算机断层扫描成像（Computed Tomography，简称CT），磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，简称MRI），正电子发射机断层扫描成像（Positron Emission Tomography，简称PET），超声成像（Ultrasound，简称US）等。对学习者来说：首先是通过医疗图像设备获取相应的医学图像；其次是了解待处理的图像及其特征，并根据实际需要设计相应的计算机算法方案；再次是使用相应的图像处理工具（Photoshop或Matlab）按照算法方案进行特定图像的处理；是对处理结果进行验证，如果结果具有性、实用性则将处理结果用于医疗。

医学图像处理课程教学是基于图像处理的理论，针对医学中医学图像相关内容，结合医学图像处理的过程而展开的教学活动。

1 医学图像处理课程分析

本文以S医科大学为例，对其研究生的医学图像处理课程进行了剖析。

在课程基础方面，需要完成医学影像学基础、计算机公共基础学、医学诊断学等部分课程；在课程实践方面，需要有计算机实践中心作为支持，并具备计算机应用环境，安装Photoshop和Matlab等专业处理软件；在教学时间方面，依据内容为64学时；在教学内容方面，依据聂生东 等编著，由复旦大学出版社出版的《医学图像处理》教材为准，教学内容涵盖了医学图像处理的基本概念、典型方法和使用技术三个主要方面，具体内容如表1所示。在教学考核方面，将理论性考核与技能实践性考核相结合，实现综合性评价。

2 医学图像处理课程的教学现状

为进一步对研究生医学图像处理教学进行分析，本文对部分医学院校的医学图像处理课程教学现状进行了系统的调查分析，以下为调查结果。

2.1 对医学图像处理教学的重视程度不足

首先，调查显示近50%的医学院校没有针对研究生开设独立的医学图像处理课程，而是部分地将相应的教学内容移入到研究生计算机教学的部分章节，课时少、内容概括，难以达到相应的教学目标。其次，在已开设医学图像处理课程的学校，超过30%的学校将其设定为非指定选修课或者为影像专业的专业考查课。

2.2 教学内容简单

医学图像处理课程是多学科的交叉性边缘学科，其对计算机使用及编程内容要求较高，同时涉及很多数学建模、算法问题，教师在教学中发现这对医学研究生的学习和运用具有较高的难度，因此实际教学中内容难以深入，难以实现其教学目标的要求。

2.3 教学工具单一，难以满足教学要求

调查显示，70%以上的医学图像处理课程使用的是Adobe公司的Photoshop软件工具，不容置疑Photoshop是功能强大的图像编辑处理软件，但医学图像处理很大程度上要设计特定算法及组合方案，是更高级的图像处理，如边缘检测、对象识别、智能分析和配准等，这是Photoshop难以实现的。目前，公认图像处理课程教学中较好的软件是具有编程功能的Matlab和C++等工具。

2.4 缺乏合理的教W团队

目前，90%的医学图像处理课程的教学工作由从事计算机教育工作的教师承担，其重要问题在于计算机教师属于理工学科范畴，其对医学相关问题的研究和理解有限，难以实现图像处理与医学问题的结合。同时，这个问题也体现在医学图像处理的教材中，纵观现有的医学图像处理教材，其作者90%以上为计算机领域的研究者，导致教材只是在浅层实现图像处理向医学方向的靠拢。还有部分院校的医学图像处理课程由医学影像专业的教师承担，其问题表现在相应的教师没有较深的计算机图像处理素养。

2.5 其他方面

除了上述主要问题外，研究生的医学图像处理课程的问题还表现在教学实践性差，教学案例医学针对性不足，教材内容可用性不强等方面。

3 医学图像处理课程的发展对策

基于研究生医学图像处理课程的限制和主要问题，未来医学图像处理课程要想在一个良性的发展轨道上运行，必须注重以下几个方面。

3.1 提高认知程度

国家教育管理机构、各级医学院校和学习者本人都要认识到医学图像处理相关的知识和技能在医务工作者未来工作中的重要性。当今社会已经步入了全信息化时代、综合素质时代和高科技时代，相关人员一定要认识、并重视医学图像处理在辅助医学诊疗中所具有的极其重要的作用。

3.2 组建合理的医学图像处理课程体系

医学图像处理的多学科性要求其学习者要有一定的多学科知识和技能基础，这也是医学图像处理可以进行深入学习的前提。因此，要在医学本科生阶段构建计算机基础、程序设计基础、医学诊断学、影像学等知识基础架构，使医学图像处理成为这些课程的延续与深入。

3.3 组建医学图像处理领域的科研教学团队

教学是大学教师最基本的工作职能，同时大学教师还有科学研究的义务。组建医学图像领域的科研教学团队，将多学科的教学研究者，以科研为目标组合到一起，实现彼此间的交流、合作和领域渗透，打破目前教学在师资方面的限制。

3.4 建设医学图像处理实例资源库

医学图像处理实例是提高课程针对性，明确未来业务需求，提高学生学习兴趣等的最直接手段。要想使医学图像课程可持续发展，建设医学图像处理实例资源库是十分必要的。

3.5 采用先进的教学形式，注重教学环境的建设

医学图像处理课程在定位上比较注重于研究生医学图像处理技能的培养，是实用技能的素质教育，因此，实践教学尤为重要。传统的教学模式难以满足现在的教学需求，因此，应注重新教学形式的引入，如以任务为驱动的教学模式、SPOC教学模式等。同时，要进一步加强教学环境的建设，构建高性能、全数字化的教学设施和教学实践平台环境，这也是教学的基础保障。

3.6 依托互联网实现医学图像处理教育的延续

目前，限制医学图像处理教学效果的另一因素是教学学时有限。医学图像处理是一个系统的理论和工程，有限的教学学时严重阻碍了学习的深入性和可持续性，因此，应借助互联网等现有的科技形式对教学进行进一步延续。

4 结 语

随着信息时代、高科技时代和多媒体时代的到来，医疗诊治的工作中包含大量的诊疗相关图像，这些医学图像作为医学诊疗的辅助，具有重要的价值。因此，医疗相关工作者必须掌握医学图像处理的相关知识和技能，提高自己的综合素质，发现、获取、提并利用这些医疗图像的价值。医学图像处理课程正是在这样的需求下进入到大学教育体系中，为了更好地完成相应课程的教学工作，本文以研究生为例对医学图像处理课程教学进行了剖析，并从课程教学的现状和发展对策两个主要方面进行了阐述，以期对未来研究生医学图像处理课程的发展具有指导和借鉴意义。

医学图像处理论文:计算机图像处理技术在医学影像中的进展与应用

摘要：在网络时代，随着人们生活条件的改善以及移动医疗改革的加深加快，对医务工作者的临床诊断工作有了新的标准和要求。不同于古代中医的“望、闻、问、切”，现代医疗追求的是尽可能快速、地确定人体病变的位置，再对其进行针对性的有效治疗。实践中，为了减少医疗事故的发生概率以及提高医生诊断的性，临床诊断中迫切需要引进精密的医学仪器、设备与技术。其中，医学影像技术以其快速、直观、无创的特点日益成为医生诊断病情的关键性依据和现代医学领域不可或缺的重要辅助技术，然而，由于受医疗成像设备、人为的操作控制和自然环境中的噪声等影响，在实际的医疗工作中捕获的数字图像影像或多或少的存在着诸如噪声、边缘不清、病灶不清、对比度不强等问题，这就给专科医生的精准诊断带来了困难。而计算机数字图像处理技术在医学影像技术上的应用可以消除影响数字影像成像的不利因素，因此探讨医学影像的数字图像处理方法具有临床上的实际应用意义。

关键词：移动医疗；数字图像处理；医学影像

随着科学技g的快速发展和生活质量的提高，健康问题已成为大家关注的焦点。然而生活环境的污染、饮食结构的不健康和长期处于现代职场高压环境之下，很多人的身体出现亚健康状态：头痛、胸闷、失眠等健康问题困扰着现代职场白领，长期以往，身体不堪重负，疾病随之而来。面对这种情况，早期发现、早期治疗既可以减轻患者病痛，提高预后水平，又可以减少患者的经济支出。因此，对疾病问题的早期诊断就成为国内外医学界关注的焦点。

然而由于医患交流以及过去医学影像不清晰、保管难等问题，始终制约了精准医疗的发展。目前随着科学技术的进步和互联网技术的突飞猛进，影像学被越来越多的应用到各种疾病的检查中去，医生读片诊病，影像成了医生重要的诊断辅助工具，难以被低估，不能被替代。随之影像学科也成了当今迅速发展起来的一门综合学科，多门课程如通讯、计算机、医疗交叉，为医务工作者提供尽可能的辅助诊疗方法，这将是今后影像学科持续发展的重要方面。

日常生活中我们在对体内和体外的血液细胞、器官组织进行无损害性检查时，通常会选择诸如：数字线摄影、核磁共振、超声波三维诊断等治疗方法，这些拍片式的诊断方法可见即可得，不仅生动补充了书本上的人体正常组织以及病灶组织的解剖学知识，同时对影像引导下的教学、检查、穿刺、手术等有着不可低估的作用。但是医疗图像A生成往往会因自然界信号的干扰、信号传输过程中的衰减、医疗设备的成像原理、光线和显示屏等原因的影响，所显示出来的影像像质往往不够清晰、感兴趣内容不突出，或者不适合人眼观察或者机器理解分析，同时医学影像本身也有图像分辨率不高导致图像模糊不清或者无明显边缘、噪声偏大、结构信息缺乏的问题， 最终生成的影像不能定位病变部位以及病变性质，临床诊断面临各种困难。如果有一种方法能对生成的医学影像进行数据处理提高影像的清晰度，增强医学影像的可读性可分辨性，临床医生可以结合解剖学和生理学对病变组织有针对性的观察并诊断，这将大大提高临床诊断的率。因此，医学影像的数字化处理对医疗卫生、信息技术、生物科学等学科来说无论在理论研究还是临床应用方面都起着关键作用，这是人类认识疾病并对之诊断的重要环节，这将是一门具有较强应用性和长远发展性的课题。

1医学影像的发展及意义

1.1国内外医学影像的背景及对其图像处理的意义

1895年德国物理学家W.K.伦琴在实验室拍摄出其夫人手指和的影像，自此 “X射线”被发现，并被影像学逐步引进到医学领域。经过30多年的研究与应用，医学影像起着翻天覆地的变化，随着计算机技术的引进和广泛应用，影像学科更是呈现出跨度大、知识交叉密集的特点，如今基于计算机算法的图像处理技术也已经成为医学影像学中发展迅速的领域之一。

1971年，英国科学家汉斯・基于计算机技术原理设计出及时台X-CT诊病机，这一发明在医学界引起巨大的轰动。从此，对医学影像的数字成像技术的研究开始发展壮大，各种医疗设备也被开发出来，它包括计算机 X线摄影（ Computed Radiography， CR）、数字 X线摄影（ Digital Radiography， DR）、 X射线计算机断层成像（ X- Computed Tomography，X- CT）、磁共振成像超声（ Magnetic Resonance， MR），超声（ Ultrasound）成像、光纤内窥镜图像、磁共振血管造影术（ Magnetic Resonance Angiography，MRA）、数字减影血管造影术（ Digital Subtraction Angiography， DSA）、单光子发射断层成像（ Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）、正电子发射断层成像（ Positron Emission Tomography， PET）， EEG脑电图、 MEG脑磁图、光学内源成像等。

本文着重论述的 X- CT（ Computed Tomogaphy）意为 X线计算机断层扫描技术，是用 X线束对器官组织进行断层扫描，应用物理原理来测量X射线在人体组织中的衰减系数或吸收系数，再经计算机进行数学计算来对图像进行三维重建。按照测量的衰减系数的数值排列成一个二维分布矩阵，计算出人体被扫描组织断面上的图像灰度分布，从而生成断面图像。X-CT以它高速、高分辨率、高灵敏度的探测器螺旋式旋转来获取器官组织的多方位、多层次的断面或立体影像，经临床实际应用，它能发挥有别于传统X线检查的巨大作用。它能综合反映人体组织在解剖学方面的功能、性质，还能提供人体被拍摄部位的完整三维信息，器官和组织结构清楚显影，提示病变，已与核磁共振、超声波等诊断方法一样成了医生获取信息的重要来源。并且具有其他医学设备不可比拟的优点，X- CT成像简单方便、对人体损伤小、组织结构密度分辨率高，这在病理学和解剖学研究中尤为重要。特别是临床在对肿瘤的诊断中X-CT的分辨率要远远高于其他医学设备成像，研究显示在对于1～2厘米的小肿块的检测上，X-CT显示率高达88%，而B超、MRI等仅为48%。在针对肝脏疾病实验的拍片中， X-CT可以较清晰的显示出多种器官病变和功能性状，如肝癌、肝血管瘤、脂肪肝等，其对肝癌的诊断率高达93%，最小分辨率可显示为1.5厘米，

可以直接观察到肝静脉、门静脉与肿瘤大小、位置之间的关系，并能诊断出肝静脉、门静脉有无癌栓，为医生的诊疗提供了重要依据。

由于器官病变的位置、病灶大小、病程长短等自身因素，加上设备电子元器件、嘈杂的环境以及人为操作等因素的影响， X- CT在对病灶做定位影像、定性诊断时常常会有所限制，即它能反映出器官的异样变化，但却不能反应目前器官的生理功能。现实工作中采集到的数字化影像或多或少的存在一些问题：伪影、雪花、边缘不清、病灶不清、对比度不强……凭借肉眼无法从整张影像中清晰分辨出病灶部位或者确性病理改变的程度，要想诊断，还需做进一步的检查。

目前，对 X- CT图像处理进行处理大部分的研究还集中在预处理阶段，即研究通过调试设备、提高影像像素、提高出图效率、减少外界干扰等方式增强医学影像的可读性和敏感性。而对于医学影像成像后的处理则相对冷门，其中对部分内容的研究也比较单一，如仅仅单独研究医学影像的降噪或增强。同时应用降噪、增强、分割技术来处理影像的研究较少，理论研究也停留在可行性阶段，针对单一疾病的医学影像处理研究还不常见。

1.2医学影像常用的诊断方法

目前我们常用超声波、核磁共振、X-CT等设备生成的医学影像作为辅助诊断方法。其中：超声波是使用声波来探测病理并生成平面图像的一种诊断方法，由于其具有方向性好，穿透力强，声能集中，操作简便，能反映出人体组织的灰度形态和结构等优点，被影像科广泛采用。其中 B型超声波采用超声平面成像，在超声屏上显示出病变部位周围有明显的强弱不等的回声区，表现为亮度不等的光点、结合解剖学和生理学知识，可判断这些高光区和暗区的病变性质。且价格低廉，诊断快速，但缺点是对于1～2厘米的小肿块诊断率不到达48%。

核磁共振是诊断组织病理变化的一种新的方法，通过层片选择，频率编码，相位编码，实现对接收到的电磁信号在人体内部的定位，根据接收到的电磁信号的频率、相位的差别成像，完成对器官组织的检测。例如：核磁共振检查原发性肝癌时通常表现为信号改变，T1W1驰豫时间加权图呈低信号，T2W2加权图呈高信号。其特征性影像为病灶内出现粗大引流或供血血管的流空信号，该信号提示肝癌结节内有动静脉短路形成。但缺点在于检查价格昂贵，且核磁共振设备在我国普及率较低，对于1～2厘米的小肿块诊断率较低。

X- CT是用 X线束对器官组织进行断层扫描，再经计算机由于分辨率高图像清晰，能够扫描到早期刚发展起来的较小的肿瘤，这对病人早诊断早治疗不至延误病情具有重要意义。比如：X- CT肝癌表现与大体病理形态一致，平扫多为低密度，少数为等密度或混杂密度，外形不规则呈球形或结节形，边界模糊。增强扫描表现为低密度区略缩小，境界变得较为清楚。肿块中心部位常因肿瘤组织坏死囊变形成极低密度区。研究显示在对于1～2厘米的小肿块的检测上，X-CT显示率高达88%。目前X-CT已成为各种疑难杂症中最重要的诊断方法。

1.3对医学影像进行数字图像处理的可行性及意义

在实际图像信号的生成和传输过程中，由于受到医疗器械自身、人为操作控制和自然界噪声等干扰的影响，多多少少会出现细节模糊、对比度差、噪声较大或存在伪影等问题，影响到影像质量。且成像是用亮度不等的灰度表示，加上病灶发展早期其空间形态变化通常比较小，拍出的片子肉眼很难观察，误诊和漏诊的情况也时有发生，致使病情诊断率下降，医务工作者的效率也难以体现。因此，有必要运用适当的技术和方法来处理和分析医学影像，提高影像质量，这将有助于减少误诊和漏诊率，提高诊断率。因此，研究医学影像的计算机辅助诊断技术和数字图像处理技术具有重要的意义和实用价值。

在医学影像领域的数字成像技术有个共性：基于计算机将图像采集、显示、存储和传递分解成各个独立的部分，将每一部分图像信息分别数字化，这种共性为我们以后对各功能模块进行单独优化提供了便利，对其实施图像数字信息的后续处理提供了可行性。

以X-CT成像为例，对影像进行预处理可以过滤掉影像上的不利影响，处理掉无用的信息，保留或恢复有价值的信息。通过过滤掉不利因素，加强病灶信息的可读性，突出感兴趣部位，清除各种干扰的同时能保留所摄影像的形态和边缘，有效的改善图像视觉效果，为医生诊病提供了依据和便利，这就达到了图像处理的目的。

2数字图像处理在医学影像中的具体应用

图像处理（image processing），在医学上也被称作影像处理，是指将图像信号转换成数字信号后使用计算机对医学影像处理和分析，提高并改善影像的质量供医生有效诊断的专业技术。将将人设为对象，图像设为目标，输入低质量的图像，输入改善后高质量的图像，当图像达到满足人的视觉效果为最终目标。图像处理方法通常有图像增强、复原、编码、压缩等等。本文将重点讨论图像去噪、增强、分割在医学影像中的应用技术。

2.1图像去噪

影像的生成和传输常常受到自然界各种声音的干扰导致影像质量下降，就像我们在日常生活中交谈时被其他声音打扰一样，在语言中表现为听不清对方说话， 表现到影像上，则是原本很清楚的图像，因为机械本身、电子元件、外界杂音等干扰原因产生各种各样的斑点或条纹，图像变得模糊不清，此即为图像噪声。噪声的存在势必影响后续对影像的分割和理解分析，所以图像去噪是预处理的重要步骤之一。去噪的方法有很多，结合影像特点、噪声的统计特征及频谱分布规律，目前常用均值滤波、中值滤波、低通滤波等算法来对图像进行平滑处理。

2.2 图像增强

图像增强（image enhancement）是数字图像处理领域中的一个重要分支。影像学上的图像增强和复原的目的是为了提高医学影像的质量，清除干扰、降低噪声，通过增强清晰度、对比度、边缘锐化、伪彩色等来提高影像的质量，或者转换为更适合人观察或机器识别的模式。不同于图像噪声，在图像增强中通常不考虑影像降质的原因，它不需要反应真实的原始图像，只需突出图像中感兴趣的内容。但要对降质的原因有所了解，依据降质的原因建立“降质模型”，然后各种滤波方法和变换手段增强图像中的背景与感兴趣部位的对比度，比如：增加图像高频分量，被照人体组织轮廓变得清晰，细节特征明显；增加低频分量，能有效降低噪声干扰，最终达到增强图像清晰度的目的。

图像增强根据空间不同可划分为基于空间域的增强方法和基于频率域的增强方法。基于空间域的增强方法是对图像中的各个像素的灰度值直接处理，算法有直方图均衡化、直方图规定化等；基于频率域的增强方法不直接处理，而是用傅里叶变换将空间域转换成频率域，在频率域对频谱进行处理，再使用反傅里叶变回到空间域，算法有低通滤波、高通滤波、同态滤波等。

2.3图像分割

图像分割是数字图像处理领域的关键技术之一，目的是将图像中有意义、感兴趣的内容从背景里剥离，划分为各个互不交叉的区域。有意义、感兴趣的内容通常是指图像区域、图像边缘等。分割是后续图像理解分析和识别工作的前提和依据。目前已经开发出很多边缘检测和区域分割的算法，但是还没有一个算法对各种图像处理都有效。因此对图像分割的研究还将继续深入，在以后很长一段时间将始终是热门话题。

图像分割方法基于灰度值主要划分为基于区域内部灰度相似性的分割和基于区域之间灰度不连续的分割。

（1） 基于区域内部灰度相似性的分割

基于区域内部灰度相似性的分割是确定每个像素的归属区域（同一区域内部像素是相似的），从而形成一个区域图集，来对图像进行分割，常用算法有阈值分割法、形态学分割、区域生长法、分裂合并法等。

（2） 基于区域之间灰度不连续的分割

基于区域之间灰度不连续的分割是指先提取区域边界，再确定边界限定的区域。因为图像中的边缘部分往往是灰度级发生跃变的区域，根据像素灰度级的不连续性，找出点、线、边，确定边缘。常用的算法有边缘检测分割法、Hough变换等。

3结束语

本文论述了医学影像的起源和发展，以及互联网时代医学影像对移动医疗的深远影响。但是在影像生成的过程中不可避免地会受到成像设备、人为操作控制与外部环境噪声干扰等因素的影响，所呈现的影像或多或少的有诸如噪声、边缘不清、病灶不清、对比度不强等问题，影响专科医生的诊断。而计算机数字图像处理技术在医学影像技术上的应用恰恰可以消除这些影响数字化影像成像的不利因素，因此对医学影像的数字D像处理方法具有实际应用意义，并就此论述了对影像进行预处理的几种应用方法。

医学图像处理论文:《医学图像处理》课程实践性教学研究与探索

摘要：随着计算机技术和医学成像技术的发展，医学影像分析与处理已经进入了数字化、信息化时代。为了适应专业技术的发展趋势，为社会培养出符合时代需求的生物医学工程人才，大连理工大学生物医学工程系在《医学图像处理》课程的实践教学方面开展了积极的尝试，突出实践教学的比重，加强了实验环节与临床应用和科研前沿的联系，激发学生的学习兴趣，并有效利用了网络慕课教学与学生建立起了教学反馈机制，收到了良好的教学效果。

关键词：医学图像处理，生物医学工程；实践性教学

医学影像技术是生物医学工程领域的重要分支，20世纪的几大医学科技突破大多围绕医学影像技术展开。进入21世纪后，医学影像技术向着数字化、信息化的方向发展，特别是近几年在计算机辅助诊断方面取得了较大的进展，推动了医疗方式和医疗体系的变革。为了适应时展的需求，生物医学工程专业的本科毕业生不仅应该学习基本的医学图像处理理论知识，更应该掌握医学图像处理的基本编程技巧，具有承担初级医学图像处理工程项目的能力。为了适应医学影像处理技术的快速进步，培养社会急需的生物医学工程高级专门人才，国内许多高校都开设了《医学图像处理》课程，但是在该门课程的实践教学方面都处于探索阶段[1，2]。大连理工大学生物医学工程系在《医学图像处理》的实践教学方面进行了积极的探索，通过突出实践教学比重，丰富实践教学内容，紧密联系医疗和工程应用，鼓励学生进行实践锻炼，充分利用慕课平台等一系列措施，有效提升了学生在医学图像处理方面的工程实践能力，得到了学生的欢迎，收获了良好的教学效果。这里将我系的教学经验进行总结，与读者分享。

一、理论与实践教学相结合，加强实践教学比重

为了强化《医学图像处理》课程的实践教学，我系在2012年对课程的教学培养方案做了较大的调整，将理论教学与实践教学融合在一起，共设置56个学时，其中理论部分占32学时，实践部分占24学时。实践部分在总学时中的比重达到43%。在教学时间的安排上，将理论课程与实践课程穿插进行，每讲解一章理论内容，便进行一次相关的实验教学，让同学通过亲手编程来实践应用理论课上学到的医学图像处理知识。通过这种方式，一方面锻炼了学生编写程序的能力，另一方面通过学以致用来强化理论课堂上学到的知识。

二、与临床实践相结合

与其他电子类学科相比[3]，生物医学工程专业的一个突出特点就是以医疗应用为最终目的，因此生物医学工程专业课程教学也有必要与医疗，特别是临床应用相结合。大连理工大学生物医学工程系长期与大连市各家三甲医院保持密切的科研和教学合作关系，这为《医学图像处理》课程的实践教学提供了有利的条件。在理论教学的32个学时中，我们专门留出12个学时，聘请大连医科大学附属第二医院的主任医师来进行教学。由医生承担的学时虽然是理论课程，但是其教学内容与临床实践紧密结合，起到了推动实践教学的作用。这种聘请医生参与教学的方式，在国内其他工科高等院校的《医学图像处理》课程教学中并不多见，极大地开阔了工科学生的视野，在其脑海里埋下了以临床应用为目的观念，被学生称为是一种“接地气”的教学方式。除了聘请医生走进课堂，我们还带领学生走出课堂，走进医院，参观医学影像的采集和处理过程，观察医生使用医学图像处理软件的操作流程，并将实际使用的软件功能与课堂上的理论知识相对应，让学生看到教学知识点在临床中的鲜活实例，从而进一步加深对理论知识的理解。走进医院的实践教学环节让学生了解到了临床需求，切实感受到工程技术对病人健康的影响，将“医者仁心”的思想传递了工程技术人才，有助于提高生物医学工程专业学生的思想品德修养。

三、与实际工程相结合

在实际教学过程中，我们发现不是所有同学都具有良好的编程天赋，女同学相比男同学来说，对编程具有更多的畏难情绪，而且编程解决实际问题的能力也不是与每个学生的理论课成绩成正比的。为此，我们的实践教学目的不仅仅是为了培养少数编程能力突出的同学，更是为了让绝大部分同学都掌握基本的编程技巧，能够解决实际的医学图像处理问题。为了达到这样的教学目的，我们采取了“渐进式”的锻炼方式，将实验学时再细分为两个阶段。及时阶段是与理论教学相穿插的实验环节，第二阶段是期末的大作业环节。及时阶段的编程难度较低，并且由任课教师来逐行讲解编程，做到让绝大部分学生都能掌握基本的编程语言。通过这种细致的手把手的教学方式，可以让对编程有畏难情绪的同学增强信心，增加对编程的了解，逐渐培养逻辑思考和程序设计能力。通过及时阶段的培养，大多数学生最终可以扔掉“老师”这根拐杖，能够尝试在编程的道路上独立行走，从而进入第二阶段的进阶培养。在期末大作业中，老师会从实际工程项目选择没有标准答案的小项目，让学生解决。这些项目的题目往往具有很强的应用色彩，如“对脑部核磁图像进行三维重建并进行断层间的插值”等。这些题目可以有多种解决方案，但是却在编程软件的现成函数库中找不到答案，在互联网上也搜不到相同的题目，必须自己动手、动脑来解决。同时，期末大作业中还设计了一些看似以“折磨人”为目的的编程题目，如“编写二维图像的区域生长法程序”、“编写三维图像的直方图均衡化算法”等，这些题目虽然在编程软件中有现成的函数，但是老师的要求是让学生自己编程来重新实现这些函数的功能，目的在于锻炼学生的编程能力。如果没有及时阶段的手把手培养，很多同学都不敢想象自己可以挑战这样的题目，然而结果是很多学生编写出了比商业软件功能更丰富的程序，极大地增强了学生的自信心和对编程的兴趣，有学生反映这是对他“触动极大”的教学环节。

四、结合网络慕课系统，改善实践教学效果

在《医学图像处理》课程的建设过程中，我们借助网络教学平台，完成了网上慕课的建设，将所有实验课的讲解视频到慕课平台，供学生们复习使用。这种方式收效良好，学生们为了完成实验程序的编写，需要随时复习老师在实验课程上的讲解，因此慕课平台中实验课程的讲解录像的点击率一直较高，这说明学生们已经自觉地在课后学习编程技巧，并将其运用到大作业的完成中。另一方面，慕课平台还设置了师生交流讨论区，由任课老师在网上及时解答学生的编程问题，这在实验环节的阶段对学生们完成实践题目起到了积极的帮助。慕课平台还具备作业提交和批改功能，方便学生上传电子版的实验报告，特别是保存已经编写的程序，为教学资源的积累与管理带来了方便。

通过对实验实践教学的研究和探索，大连理工大学的《医学图像处理》课程初步积累了一系列行之有效的教学经验，形成了自身的特色和优势，为社会培养出了具有实际工程能力的生物医学工程本科人才，毕业生得到了社会和用人单位的广泛认可。我们的教学实践仍然在继续，并且还将不断加强实践性教学的研究与建设，优化教学计划与结构，力争为社会输出更高质量的医学影像工程人才。

医学图像处理论文:临床医学中计算机图像处理技术的应用

【摘要】 随着科学技术的不断发展，我国临床医学当中的计算机图像处理技术也越来越成熟。医学影像技术的发展就是计算机技术与临床医学相结合所产生的。随着近几年临床医学的不断完善，计算机图像处理技术的应用在医学当中所起到的作用也越来越大。本文基于临床医学的角度对计算机图像处理技术的应用进行分析。

【关键词】 临床医学 科学技术 计算机图像处理技术

当前随着科学技术的不断完善，科学技术对各行各业所带来的改变也是有目共睹的，。因此，我们可以看到在临床医学当中，仅仅依靠以往的图像处理技术是难以跟上时代的。[1]为此，将临床医学与计算机技术相融合，多学科的交叉可以促进计算机图像处理技术的发展。并且，借助计算机图像处理技术就可以有效地提高临床治疗的质量与安全，提高利用计算机图像处理技术进行诊断的性。为临床医学进行治疗提供了十分重要的参考。

一、医学图像技术研究

1.1医学图像处理技术

现代的医学图像处理技术是将计算机图像处理技术应用到临床医学当中，但是有别于以往的传统医学图像，现代的医学技术可以更加有效地确保各种病理信息的真实与客观，这是十分重要的。随着近几年在当前的医学图像处理过程中，医学的图像处理技术是需要相应的标准对图像进行分割的，在临床医学当中由于患者的病理特征不同，因此在对患者的病理部位进行图像分析的时候根据治疗的需要，是需要对图像进行分割的。根据处理对象的角度，对处理对象的整体进行分割，分割为感兴趣的区域以及其他区域，针对于某一区域的信息进行完善。因此现代的医学图像处理技术不是简单的处理，而是可以构建起一定的神经网络和统计学模型，借助这些来实施图像的分割。

此外，随着图像处理技术在医学当中广泛使用，需要多种模式的数据加以配合，为了获得有效地医疗信息，在临床医学的计算机图像处理技术当中图像的配准是对临床医学的研究有着十分重要的作用的。因为在临床医学当中对图像的处理往往是需要进入融合的阶段，而图像的配准则可以让图像的融合减少消耗的时间，可以做到和迅速的融合以便帮助临床医学进行判断。可以看到，图像的配准可以为图像融合技术起到了十分重要的预处理技术。

二、计算机图像处理技术在临床医学当中的应用

临床医学当中一些特殊的医学领域是需要借助计算机处理技术来进行的，通过照相机以及摄像机对图像进行拍，在现阶段的医学领域当中计算机图像处理技术可以更加广泛地得到运用。除此之外，计算机可以为使用者带来更多的便利。计算机技术为图像拍摄提供了更为专业的镜头，这种镜头在使用过程当中可以进入人体口腔的各个部位，并且可以全角度的获取图像，因此在口腔内科当中得到广泛的应用。不同的医学应用所需要的摄像头也是有所不同的，在临床医学当中需要专门配置一套可以插入根管内部的微型摄像头。这些摄像头可以在使用当中针对于患者的情况进行适当的移动从而观察到患者患病部位的详细情况。在未来的一段时间计算机技术在临床医学当中的应用会越来越广泛。新型的技术虽然可以在短时间内对医疗工作人员的工作效率带来实际上的改进，但是相对而言，医疗人员的工作素质与工作能力都需要与计算机技术相匹配，也就是医疗工作人员需要了解到计算机图像处理技术的使用方法，才能够灵活使用计算机图像处理技术。计算机图像处理技术还需要建立起相应的数据处理库，这是为了让数据资料可以保留下来，对典型的案例进行分析和总结，找出有效的方法以便于遇到相似的案例进行解决。图像软件的使用是需要医护人员与患者进行沟通的，计算机图像处理技术的使用也需要获得患者的同意才能进行下去。[2]

三、临床医学当中计算机图像处理技术的应用前景

在现代临床医学当中计算机技术的应用已经不是十分罕见的案例，目前出现了计算机辅助外科手术，指的是，通过现代的数字影像技术对计算机进行处理与分析，在临床诊断当中需要通过图像技术对一些原始的数据进行恢复。医生在给患者进行手术的时候通过计算机图像技术加以辅助可以极大地提高手术成功的率。让医生可以直观地了解到患者的病情以及病变的位置。为此在有限的空间内进行手术是可以让计算机图像技术对空间进行延伸，从而有效地增强了实施手术的度以及精准度。临床医学当中的计算机图像处理技术的应用是势在必行的，计算机图像处理技术提供更精准的图像定位，为临床治疗提供了重要的辅助作用。因此可以看到，临床医学当中计算机图像处理技术的应用前景是十分广阔的。

结语：文章对计算机图像处理技术与临床医学的结合进行分析，对日后的临床医学的应用提供了重要的借鉴与参考。因此可以看到，计算机图像技术在临床医学当中的应用是有着十分广阔的前景的，并对日后的临床医学的发展起到了重要的辅助作用。

医学图像处理论文:对医学图像处理方法是否属于可授予专利权的讨论

【摘要】在审查实践中，对于医学图像处理方法的专利申请可能会涉及需要判断其是否属于"疾病的诊断和治疗方法"的客体范畴，而相应判断不应当只着眼于权利要求书记载的技术方案。本文结合两个医学图像处理方法的案例，讨论了如何以从技术方案实质和发明实际要解决的技术问题来判断该医学图像处理方法是否属于可授权客体。

【关键词】医学图像，专利申请，可授权客体

1、医学图像处理方法与可授权客体

医学图像处理包括医学成像和医学图像处理方法，人们用多种方法产生各类医学图像，例如超声（US）、计算机断层（CT）等，再利用各种图像处理方法对成像进行处理，例如增强、分割、目标追踪等。医生可利用各种成像结果了解病人的病情，并结合医学专业知识对病情进行诊断与治疗。因此，医学图像处理技术的发展对现代临床疾病的诊疗和研究带来巨大和革命性的影响。

就医学图像处理领域的专利申请而言，最有可能涉及"疾病的诊断或治疗方法"这一类问题，原因在于医学图像处理恰好是医学信息获取与图像处理方法的结合。医学成像是对受检对象利用医学成像设备检测得到的图像，而对这类图像的处理通常会重点集中在图像观察者（比如医生）需要突出关注的信息，比如病变区域、器官组织、骨架结构等。

对于诊断方法和治疗方法的定义，《审查指南2010》规定了：

"诊断方法"是指"为识别、研究和确定有生命的人体或动物体病因或病灶的过程"， "治疗方法"是指为使有生命的人体或者动物体恢复或获得健康或减少痛苦，进行阻断、环节或者消除病因或病灶的过程，包括以治疗的或者具有治疗性质的各种方法。

通常在医学图像处理发明申请的审查中，需要审查员对发明申请所要求保护的技术方案本身进行分析，立足立法本意，判断其是否符合诊断方法与治疗方法定义中的各个条件。但在实际审查工作中，对于具体案情的判断都存在不同的争议。

下面本文将结合实际审查中的两个申请案例进行具体分析案例中权利要求所要求保护的技术方案是否属于"疾病的诊断和治疗方法"的不可授权客体。

2 相关案例分析

2.1 案例一：

1. 一种血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索方法，其特征是，所述方法根据IVUS图像径向灰度曲线的斜率值来判断斑块是否存在，具体步骤如下：

a、对各帧IVUS图像进行各向异性扩散滤波，减少噪声和无用信息，同时保留、增强图像的边缘信息；

b、对各向异性扩散滤波后的各帧IVUS图像进行极坐标变换，将其变换到以图像中心为坐标原点的极坐标系中，得到极坐标视图；

c、根据极坐标视图求得各个角度的径向灰度变化曲线；

d、初步检索含钙化斑块的图像：

将每一径向灰度变化曲线的斜率较大值、即极径上的灰度跳变极值，与预设的参考阈值进行对比，如果某方向上的灰度变化曲线的斜率较大值超过所设阈值，则初步认定该方向属于钙化区域，否则不属于；

e、精细检索含钙化斑块的图像：

如果初步认定极坐标视图中的某列像素属于钙化区域，那么判断其邻域内的连续n列像素，如果都属于初步认定的钙化区域，则该区域属于钙化区域，否则该区域不是钙化斑块，将最终检测到的钙化斑块的具体位置显示在图像中。

通过分析权利要求1-3，其请求保护的是一种血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索方法，由权利要求和说明书中记载的内容可知，该方法利用计算机技术和数字图像处理技术对血管内超声图像序列中钙化斑块帧的自动检索，因而它是以有生命的人体/动物体为直接实施对象；所述方法根据IVUS图像径向灰度曲线的斜率值来判断斑块是否存在，并将最终检测到的钙化斑块的具体位置显示在图像中，即得到钙化斑块的具体位置；虽然该技术方案仅涉及由图像处理方法对目标钙化斑块检测并定位，但是血管内的钙化斑块是由血管壁的粥样硬化病变的钙化产生的，直接反映了人体血管内由于脂质代谢不正常、脂质沉着形成程度，即人体血管的健康状况，该检测结果可直接用于血管硬化病变的判断，以及冠心病的计算机辅助诊断和介入治疗方案定制。

由此可见，该方法的直接目的是通过分析超声图像进行处理判断是否存在钙化斑以及对钙化区域进行识别检测，得到钙化斑块的具体位置，用于进行血管健康状况和病变程度的诊断，因此属于影像诊断方法，且该影像诊断方法仍然是以有生命的人体和动物体为实施对象，属于专利法第二十五条及时款第（三）项所述的疾病的诊断方法的范围，因此不能被授予专利权。

2.2 案例二：

1. 一种追踪肿瘤的方法，所述方法包括针对一系列双平面图像中的每对当前图像进行下述步骤：

利用从每对双平面图像确定的所述肿瘤的之前的位置、所述肿瘤的3D模型和双平面几何性和生成一组分割假设；

基于所述一组假设构造体事前概率；

使用所述体事前概率选择一对当前图像中的种子像素；

使用辉度值和所述种子像素构造双平面双图像图形；以及

使用图像辉度获得对应于肿瘤边界的分割掩模以确定所述肿瘤的当前位置，其中，上述步骤在处理器中执行。

本案例中权利要求请求保护一种"追踪肿瘤的方法"，在实现该方法时利用双平面图像的特征及图形分割确定图像中的目标位置。虽然在该技术方案中肿瘤是首先被确认存在并被作为先验知识用于进一步追踪，即已经知晓患者肿瘤疾病存在或健康状况，但该案例仍需从该技术方案的背景技术和发明所要解决的技术问题来辅助理解其技术方案实质是否属于非授权客体。

出于人道主义的考虑和社会伦理的原因，医生在诊断和治疗过程中应当有选择各种方法和条件的自由，而本案例中说明书记载了"粒子束放疗将带电粒子传递给肿瘤同时使得对周围的健康组织的伤害最小"以及"由于随机的全身性的运动，需要在治疗期间实时地连续追踪肿瘤"，也就是说本申请技术方案可以辅助医生在对病人进行肿瘤粒子束放疗时利用该肿瘤追踪的位置结果对所定位位置的肿瘤细胞实施粒子束放疗，因而该方法是以有生命的人体为直接实施对象获取肿瘤位置的超声图像，并为使有生命的人体获得健康而进行阻断、缓解或消除病因或病灶的过程，因而属于为实施外科手术治疗方法采用的辅助方法，由此，该组权利要求所要求保护的范围属于专利法第二十五条及时款第（三）项所述的治疗方法的范围，不能被授予专利权。

3 总结

通过以上2个典型案例的分析，可以看出审查员在判断一项医学图像处理的发明专利申请是否属于专利法可授权专利权的客体，应以该专利申请的权利要求所要求的保护的技术方案为主，并结合说明书的内容了解权利要求所要求保护的技术方案所解决的技术问题与直接目的，从而判断该技术方案是否为疾病的诊断方法或者疾病的治疗方法。

需要注意的是。有一类观点认为，若权利要求只要在撰写时避开医学图像的技术特征，并且避免在权利要求中直接记载与疾病诊断或手术治疗相关的技术特征而是撰写成图像处理方法，则可以直接认为该权利要求所要求保护的技术方案是属于纯粹的图像处理方法，排除在不可授权的客体范围之外。事实上，对于说明书中涉及图像处理方法可用于疾病诊断和临床医疗辅助时，即使该专利申请的权利要求书在撰写时没有明确记载该部分技术特征，仍有可能属于疾病的诊断和治疗方法的范畴，此时审查员该如何进行判断和决定需要严谨而慎重地思考。

另外，对于与医学图像方法对应的成像系统是否属于授权客体，目前还存有争议，需要进一步的研究与讨论。同时，申请人或人对于医学图像专利申请的撰写应当注意上述问题。

医学图像处理论文:医学图像处理课程教学模式探索

摘要：在分析了医学图像处理课程特点的基础上，结合医学院校学生的实际情况，对课程教学模式开展了探索与实践。通过串烧式的课堂讲解和讨论、课程实验、教学环节的实施，设计开发基于matlab的医学图像处理教学平台系统，把教学与学生兴趣、能力很好地结合起来，新颖的考核方式得到学生肯定。

关键词：医学图像处理；理论教学；串烧；教学平台

我校在开设《数字图像处理》课程的基础上，结合医学院校图像处理的对象——医学图像（片）的特点开设了《医学图像处理》，是计算机各专业及影像学专业重要的专业基础课程。如何在学习图像处理技术的同时体现各专业特色，提高学生的图像处理技术的应用能力，是医学图像处理课程建设、课程改革的重要内容。现就接合经过两轮的课程教学活动，并融合学生的反馈信息，对该课程进行了教学模式的探索，希望有助于教学效果和教学水平的提高。

1 理论教学

1.1 专业素养的培育[1]

建立在数学及信号处理技术基础上的医学图像处理，以计算机算法为工具，并充分考虑解剖学的知识、临床医学的知识，对医学图像的采集、传输中产生的如噪声、失真、退化等现象分析处理，以提高医学图像的质量，并为后续的图像感兴趣区域的选取，病灶区域的分割等临床应用提供依据。但《医学图像处理》课程涉及的内容多、广，其中的算法更是以数学公式的推导为基础。而医学院校的学生普遍缺乏理工科知识，造成学生对理解抽象概念的困难，很易造成畏难情绪。与此同时，学生对通过本课程的学习对知识结构的构建及就业的帮助心存疑虑。缘于此，授课之初，需要进行专业素养教育。

1.1.1 按专业，分内容克服学生的畏难心理

因计算机专业与影像学专业的培养方向，教学内容和侧重点不同，计算机专业专注于各种图像处理算法和编程实现。而影像专业应从繁琐的数学公式的推导中解脱出来，而更注重实际应用，并进一步了深化对图像处理的理解、分析。

1.1.2 课程设置对就业的影响[2]

图像处理是计算机视觉、模式识别，图像理解、分析的基础。熟练掌握各种算法可以为将来从事如指纹、条码、人脸、虹膜识别、车辆和其他与医学图像相关工作提升竞争力。因具有医学知识背景，也可去医疗器械公司或医疗软件开发公司，当然因具备医学知识背景的同时，掌握图像处理的各种算法及实现为应聘到医院的医疗技术部门提供了保障，我校已有此专业学生成功应聘三甲医院的事例。通过这些学生身边鲜活的事例提高学生的自信心，拓宽学生的思路和视野，引导学生找到自己的发展方向和目标，因此可以更有效地利用时间。

1.2 打破了传统的章节式教学方法，探索“串烧”式教学

传统的灌输式教学中，重点内容并突出，讲解中存在片面性，局限性，没有深挖跨学科知识的内在关系。医学图像处理是一个注重实际应用的课程，应根据设置的专业特点设置知识点，并融合基于案例的教学内容，根据其内部逻辑关系“串烧”涉及的相关的知识。

1.2.1 内容选择上的“串烧”

医学图像处理教学的要求是了解医学图像的特点和图像处理的基本概念，掌握医学图像（片）处理的基本原理、技巧，能够利用计算机来完成对各种医学图像的处理，现以我校两专业的两本不同教材为基础，在充分涉列大量的医学图像处理技术、文献的基础上，根据各类知识点间的相关性以及课时要求将课程分为：医学图像的描述表达、图像的运算、图像的增强、图像的变换、形态学处理、图像分割及特征提取等专题。

“串烧”的医学图像处理的内容是完成后，接下来考虑如何在传授知识的过程“串烧”，如在讲授医学影像的运算操作时，如基本的“加”，“减”，“乘”，“除”时，把医学图像中的减景技术及数字减影在血管造影中的应用“串”到讲授内容中；在图像的采集表示时，可以“串”进各种成像设备及其成像原理，可以把数学运算中的差分运算内容串入医学图像的边缘检测算法中。

1.2.2 教学形式上的“串烧”

教学形式上采用了传统教学方式与“串烧”式教学相结合的形式，讲授基本知识时，以传统按授课方式为主，让学生了解对医学图像处理的整个过程。授课内容中选取了学生感兴趣的内容，让学生们图书馆自己查资料，寻根问源，调动学生学习的积极性，下次课时选一二名学生在课堂上对内容进行阐述，教师对学生阐述的内容进行补充[3]。选择了图像表示和图像分割两个知识点让学生在教学过程中的“客串”讲授，通过本环节的实施，充分调动了学生的积极性，激发了学习热情，迸发出许多有趣的想法，可以方便地了解学生对知识的掌握程度与存在的问题，与此同时，结合本课程的特点及影像学专业学生人数较少（08级71人，09级90人）的特点，把课堂教学过程移至计算机机房，可以边讲授边演示准备好的在临床中采集到的X 光、MRI等医学图片， 让学生直接观察对这些图片进行处理和改善的效果，课堂气氛非常活跃，授课效果较好。

1.2.3 充分利用多媒体教学技术，搭建医学图像处理平台[4]。

通过“串烧”方式的实施，使学生通过在课堂上的医学图像处理的演示，了解、掌握了各种医学图像处理方法和其在医学临床中的应用，但众多算法都需要计算机仿编程仿真实现，为缓解由此给学生带来的压力，提高学习效率，搭建了以淋球菌感染图为例的济宁医学院医学图像处理演示平台，学生通过平台的实用，加深了对所学的医学图像处理知识的理解，提高了学生的实际应用能力。

1.2.4 教师的医学知识积累

我校的信息工程学院的教师承担着医学图像处理课程的授课任务，授课教师虽有较高的计算机编程能力，但缺乏医学知识，使在为强调应用的影像专业学生上课时，在如何淡化数学推理，着重临床医学图像处理应用中遇到了很大的压力。特别是在及时轮次的讲授医学图像分割时，面对一个陌生的医学图像，不知道如何选择图像的特征点，纵有丰富的编程思想却无从下手。缘于此，医学图像处的授课教师需自觉地将医学和工程学结合，通过广泛的与医护人员的交流，并积极参加医学相关的知识讲座丰富自己医学方面的知识，我校信息工程学院组织的院内专家、学者的信息大讲堂是一有益的尝试。

2 实践教学[5]

实验教学是教学课程的重要组成部分，通过本环节的实施，不仅加深了对理论的理解，同时也培养了学生的独立思考、创新能力，虽然很多关于图像处理实验指导书，但他们中的大多数并不适用于医学院校的学生，接合医学院校学生的实际对相关的实验内容的选取及验收进行了相应的改革。

2.1 实验方案的实施

2.1.1 实验的准备

根据医学图像处理的要求，选用了工具箱使用方便，计算能力强的MATLAB软件作为实验教学软件，并准备好医学图像（片）的采集。

2.1.2 实验内容的选择

实验内容的选择上，考虑到不同的专业的特点和医学图像处理的内容，选择了医学影像的表达，图像运算，图像增强，图像变换，形态学处理，图像分割，特征提取等内容。根据难易程度分为基本实验、开放型实验和演示实验。让学生不仅学习图像处理的基本知识，并能独立进行实验设计，使学生快乐的获取知识，在实践中提升应用能力。

2.1.3 医工结合，分工协作

依托我校的教学医院中的众多的医疗影像设备，鼓励计算机和影像专业的学生假期期间多去医院参观实习，了解各种医疗设备仪器的功能，工作原理。为开放型实验的实施做好充分准备。

医学院校医学生较大优势是具有一定的医学基础，因此在为学生开设开放型实验时，充分考虑使医工学生相结合，每个开放型实验安排2名影像专业的学生，负责对相关医学图片的认识、理解和提炼。4名计算机专业的学生进行相应的编程实现。

2.1.4 实验的扩展-科学素养的提高

经过《医学图像处理》理论的讲授和实验教学活动的实施，学生具备了运用图像处理的基本理论知识处理具体医学图像的能力，为学生提供机会参与任课教师的研究活动，提高实践能力和创新能力。为学有余力且有兴趣的学生开设了基于任课教师的科研项目的课程设计，主要涉及到了涉及医学图像处理课程建设、动态医学图像处理算法展示又包括下一步医学图像处理的实验平台的搭建。通过学生的积极参与，一方面，加深了对所学专业知识的理解，同时培养学生主动学习的良好习惯，另一方面通过在理论教学、实践教学的“串烧”方式的实施，学生的团队意识得到明显提升。

3 验收考查环节

根据专业设置的特点和课时的安排，为反映出学生学习差异性，对传统的考核方式进行适当的调整，加强实施“一加一减一强化”[6]的系统的评估方法。“一减”：根据学科特点和各业课程设置对学生的要求，在不同专业不同试卷的前提下，改传统闭卷考试为开卷考试，在心理上减轻学生对数学公式推导和恐惧，也减少了记忆量，使学生可以更专注于医学图像处理应用、理解，“一加”，以加强学生的积极思维，勇于表达自己的想法的意识。“一强化”，主要指强化了实践环节验收的多样性，根据医工各专业特点，验收的侧重点体现出差异性。具体做法是，对医科生实验结果的验收，强调理解、临床应用、效果分析，而对工科生的实验结果的验收，主要侧重算法的编程实现。如对上图的淋球菌感染图进行分割实验时，以医科生的图像的特征选取的有效性、可行性，实验报告的撰写为主要对像，而工科生则侧重编程实现的效率，当然在后继的课程建设及课题中，工科学生做的课程网页，各种算法的flash动态展示也可成为验收结果，实践结果验证了学生对此考查验收方式给予的肯定。

4 结语

结合我校计算机、影像各专业对图像处理的要求和数字图像处理本身的特点，充分考虑医工学生的差异，对课程教学环节的实施过程进行了探讨，把教学、科研及学生能力结合起来，经过三个年级的教学节实施，学生的综合能力得以提高。与此同时，如何依托医科院校的医学优势，实现医工间“无缝连接”，培养具有医学特色的创新人才，必将需长期的探索研究。

[作者简介]

刘二林（1975.9-），男，济宁医学院，讲师，控制理论与控制工程专业，主要研究方向：图像处理、机器视觉、信息处理。

医学图像处理论文:远程高精度医学图像处理技术浅论

摘要：远程高精度医学图像处理技术是指满足医学质量及其要求，包含医学完整信息的高质量、高清晰、高的医学图像处理技术。它包括医学影像的采集、图像缝合、图像压缩、图像存储、图像传输及其图像的复原再现的过程。

关键词：远程医疗；高精度；医学图像；处理技术

一、远程高精度医学图像处理技术的概念以及特点

（一）远程高精度医学图像处理技术的概念

远程高精度医学图像处理技术是指满足医学质量及其要求，包含医学完整信息的高质量、高清晰、高的医学图像处理技术。它包括医学影像的采集、图像缝合、图像压缩、图像存储、图像传输及其图像的复原再现的过程。

（二）远程高精度医学图像处理技术的特点

通过国家构建的交互式计算机系统实现医学图像的静动态解析及其多点交互，完成了病理图像的无缝拼接，完善了医疗卫生事业的信息化、数字化的进程，无疑是中国科学技术的一大进步! 远程高精度医学图像处理技术运用计算机、通讯、 医学设备和现代技术，通过图像、数字数据信号、符号等将病人的病历资料远距离输送和传输，实现了医学专家和医生、病人之间在不同地方直接的交流和诊治。

二、国内外远程高精度医学图像处理技术的内容及方法

远程高精度医学图像处理技术与其他图像处理技术(传统高清视频会议系统)的区别和联系视频会议系统技术和高清视频会议系统(NETMEETING)，一般的卫星传输，音视频压缩技术。

远程高精度医学图像处理技术的几个重要发展历程，远程高精度医学图像处理技术的技术实现及其高端设备全自动数字病理切片扫描仪的运用。

三、全自动数字病理切片扫描仪的应用

（一）全自动数字病理切片扫描仪的技术特点

远程高精度医学图像处理技术与其他图像处理技术的区别和联系：视频会议系统技术和高清视频会议系统一般的卫星传输。远程高精度多路医学动态解析转移及多点交互系统、远程静态医学图像交互式讨论系统、远程病理无缝缝合拼接及诊断数字技术系统病理工作站、远程手术指导系统、远程查房系统及其电子医院数码技术系统、远程高精度皮肤检查系统、体征检查内镜系统、远程医学影像阅片及讨论系统、及其远程培训及其教育系统。

实际上远程高精度医学图像的获得虚拟病理切片是利用电脑控制显微设备或者CCD镜头的上下运动，一张一张的通过面扫描自动采集放大后的图像，这种信号是计算机能够识别处理的数字信号，较以前的线扫描有了很大的提高，然后通过储存自动缝合拼结成一张信息完整的数字病理图片通过光纤发到服务器上或者其他计算机中，通过图象处理软件可以对图象进行编辑处理，这种能够虚拟观察的计算机可以被认为是虚拟显微镜，一个很大的图像通过软件的处理，可以压缩以后传到世界任何一个地方。

总体来说，数字病理切片技术应用显微图像数字化目前世界上和国内的应用上还停滞在局部图象扫描的数字化的水平上，就是通过显微镜或者摄象机或者数码相机中的CCD采集很多张或者上百张用来诊断病情或者做出分析并且复原出病理图象的照片，远程诊断和进行专家讨论，为专家提供了非常有用而真切的医学图像信息，使专家能够很快地浏览图片上的医学信息，非常方便而，节省了大量时间和资源，方便了医生和患者，它的推广给现代医学带来了观念性的技术变革。

（二）全自动数字病理切片扫描仪的应用实例分析

数字病理切片可以进行远程会诊和远程诊断病情，医院可以制作数字病理虚拟切片和一些病理资料通过软件进行查看和浏览，分析和判断并且得出病情的判断，医院可以收集病人会诊的病历资料进行局部的切片扫描，随意进行放大和压缩的进行观察也可以上传到服务器上，提供给大家查阅，对大病技术特别是肿瘤的病变有了很好的效果，也可以实现资源共享，达到病理资料的电子化、数字化、技术化。

四、高精度医学图像数字处理技术的发展展望

南非项目，西部为民工程，云南县县通工程，南方医院工程，协和医院，中山医院，瑞京医院的运用情况，印度运用情况，ATA年会及其科技部国际培训班情况，人类的安康，天下的福址，解决了人民的看病难看病贵，医疗资源分布的严重不均。天正在使用的绝大多数远程医疗系统采用了两种不同技术类型。一种叫做存储和传输，用于将数字图像从一个地方传到另一个地方。数字图像在原始拍摄处传输到另一个地方，这是一种非实时的典型应用。美国未来学家阿尔文?托夫功多年以前曾经预言：“未来医疗活动中，医生将面对计算机，根据屏幕显示的从远方传来的病人的各种信息对病人进行诊断和治疗，”这种局面己经到来。

医学图像处理论文:产前超声医学图像处理

【摘要】 在目前我国所采用的医学成像方式中，超声诊断属于临床应用中较为常见的一种，以此相对应的医学图像自动处理形式可以有效提高综合的诊断性和诊断客观性。本文首先从超声医学的应用图像处理原理研究入手，详细阐述了相关的技术信息以及所具体应用算法，并对超声医学设计以及图像处理手法进行了可行性分析以及实际操作估算研究。此后，以产前的超声医学为基础对该类型技术进行了综合应用研究，其中包括了标准化切面的自动提取技术和应用生物学研究模式进行参数自动化测量处理。，对产前超声智能化发展和诊断进步方向进行了完整总结。

【关键词】 产前学 医学图像处理 生物学参数测量

前言：出生带来的生理缺陷是导致新生儿死亡率上升的主要原因，同时也是该部分原因给个人家庭以及集体社会带来了沉重的负担和影响，出生生理缺陷引发的新生儿问题发生概率也在逐年上升。目前来看，我国每年新生儿出生缺陷病例总数在逐年上升，同时，因为新生儿出生缺陷而消耗的医疗治疗费用也高达百亿元，本文首先从超生医学的相关图像处理方法入手，之后对该部分技术的临床应用进行了完整总结。

一、超声医学图像处理方法

1.1计算机的视觉

我国的计算机视觉处理手法与医学影像研究处理方法的结合一直是一个重点研究课题，同时也对我国传统的医学图像处理技术的发展产生了重要影响。在我国的计算机视觉领域目前已经研究总结了大量有价值的研究方法和研究技术。

1.1.1图像滤波

超声的图像滤波应用主要作用在于过滤掉斑点噪声。斑点噪声主要是因为人体内存在很多实际尺寸小于波长的人体组织机构，同时在后向的散射声波影响下而产生，斑点和噪声的出现进一步降低了在B超成像过程中的实际图像对比以及组织内可以提取的详细信息数据。通过调查研究可以发现，斑点噪声的模型可以大致划分为两个类别：性的随机模型、长阶次非随机模型、断阶次非随机模型。目前我国已经采用的多种超声成像滤波算法都可以实现一定程度的噪声过滤，并没有哪一个固定的滤波算法可以实现应用效果发挥，对于固定的图像成像分析可以采用多种定性以及定量形式进行计算，从而对各类型滤波进行对比分析，所以属于一种可行性较强的应用方案[1]。

1.1.2图像分割

医学的图像构成处理方法研究过程中，图像分割一直都是其中一个热门讨论课题。主要的图像分割目标在于按照合理的规则进行图像像素类型划分。早期的该部分技术主要有区域生长以及聚类，主要是借助图像的灰度信息，但是应用此类方法对于灰度值较为相近的两种类型物品难以区分，以边缘检测的方法进行分析需要结合梯度信息，但是该类型的方法没有较为敏感的噪声反应度，同时对于边缘较为模糊的物体提取存在困难，因为大部分的产科超声医学计算机成像质量较差，同时在操作过程中的待分割目标也较为复杂，所以需要利用更加多元化的信息处理方法才能取得更好的分割处理效果。形状先验操作形式是在活动的具体轮廓和活动模型的提出而受到重视，以神经网络信息计算方法为分割的主要目标，同时也可以通过学习一种合理的分割形式来提高分割效果[2]。

1.2机器学习

在我国的产前超声医学处理过程中，机器学习都占据重要的地位并发挥着重要的作用，主要是因为机器学习促进了我国的产前超声诊断以及智能化发展，对于部分没有充足度和分析推导较为困难的问题，可以利用实际案例中的自动学习算法提高性。近些年来，我国大部分的超声成像医学设备开始应用于临床实践中，从而丰富了总体的超声医学成像数据信息资源，进而也提高了机器学习在产前超声的医学应用可行性[3]。

二、产前的应用

国内学者对于标准切面自动化搜索研究成果已经较为丰富，获得了较大的研究进展，首先，提出了自动化的标准切面模型成像方法，该种方法需要人工进行参考切面处理，同时还应该根据实际的统计方法进行其他类型研究，上述工作多数都是以传统图像处理手段为基础，实际的有效性主要是以假设的正确性为基础，但是从另一个角度进行分析也难以满足所以复杂的要求。机器学习主要是可以实现自动化的训练数据信息提取，通过该种方法可以获得更加复杂同时性较强的经验，同时还可以实现系统范化性能的良好实现。

结论：以超声图像为基础的医学诊断属于我国当前临床诊断中的重要方式，基于超声图像手段的医学诊断方式具有受损程度小、及时性强、非侵入等众多优点，从而让其在实际的诊断中得到了更为广泛的发展和应用。本文主要从产前超声医学为研究背景，对相关的医学图像处理方法以及处理手段的原理进行了综合分析和阐述，同时也对其中应用的关键性技术进行了综合分析，可以丰富该领域的研究成果。