医学图像处理综述参考模板

医学图像处理综述

墨南-初夏2010-07-24 23:51:56

医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。

（1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。

（2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展

过程中。

（3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。

（4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的

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．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地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，利用计算机图像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。从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性。

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。医学图像处理技术包括很多方面。本文主要从图像分割，图像配准，图像融合以及纹理分析技术方面进行介绍。

1. 医学图像分割：

由于人体的组织器官不均匀、器官蠕动等造成医学图像一般具有噪声、病变组织边缘模糊等特点，医学图像分割技术的目的就是将图像中感兴趣的区域清楚的提取出来，从而为定量、定性分析提供基础，同时它也是三维可视化的基础。分割的效果直接影响到三维重建后模型的精确性。

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。传统的图像分割技术有基于区域的分割方法，基于边界的分割方法和基于阈值的图像分割算法。基于区域的算法依赖于图像的空间域局部特征，如灰度，纹理及其它象素统计特性的均匀性等。基于边界的算法主要是利用梯度信息确定目标的边界。结合特定的理论工具。基于阈值的算法，要选取多个图像灰度取值范围内的阈值，再将图像中各个像素与阈值比较，依据比较的结果将图像划分为互不交

叉重叠的区域。

近年来，随着其它新兴学科的发展，产生了一些全新的图像分割技术。如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型f 动态轮廓模型) 、组合优化模型，以及基于三维可视化系统的Fast Marching算法和Watershed变换的医学图象分割方法等。虽然不断有新的分割方法被提出。但结果不是很理想。目前研究的热点是一种基于知识的分割方法．即通过某种手段将一些先验的知识导入分割过程中，从而约束计算机的分割过程，使得分割结果控制在我们所能认识的范围内而不至于太离谱。比如在肝内部肿块与正常肝灰度值差别很大时。不至于将肿块与正常肝看成2个独立的组织。

医学图像分割方法的研究具有如下显著特点：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。要更加注重多种分割算法的有效结合：由于人体解剖结构的复杂性和功能的系统性。虽然已有研究通过医学图像的自动分割区分出所需的器官、组织或找到病变区的方法脚，但目前现成的软件包一般无法完成全自动的分割．尚需要解剖学方面的人工干预f 4 1 。在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下，人机交互式分割方法逐渐成为研究重点：新的分割方法的研究主要以自动、精确、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。

2．图像配准。

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、部分信息不准确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准确，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完全一致。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。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最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大。

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、MR I、PEC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。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，可以准确地确定病变体的空间位置、大小、几何形状以及它与周围生物组织之间的空问关系，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，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。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。

2. 图像融合。

图像融合的主要目的是通过对多幅图像问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。因为不同的医学影像设备获取的影像反映了不同侧重点的信息：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精确的解剖结构结合在一起．可以为临床提供更加全面和准确的资料。

融合图像的创建分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。目前，图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。前者是对图像进行逐点处理。把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作。算法比较简单，不过实现效果和效率都相对较差．融合后图像会出现一定程度

的模糊。以图像像素为基础的融合法模型

后者要对图像进行特征提取、目标分割等处理，用到的算法原理复杂，但是实现效果却比较理想。

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刨建融合图像；④逆变换重建融合图像。⑤融合图像的显示。

融合图像的显示常用的方法有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。伪彩色显示一般以某个图像为基准用灰度色阶显示，将另一幅图像叠加在基准图像上，用彩色色阶显示。断层显示法常用于某些特定图像。可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示。便于观察者进行诊断。三维显示法是将融合后数据以三维图像的形式显示，使观察者可更直观地观察病灶的空问解剖位置。这在外科手术设计和放疗计划制定中有重要意义。

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

医学图像分割综述

医学图像分割综述郭爱心安徽大学摘要：图像分割是图像处理和分析的关键。随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割的意义、方法、评估标准和发展前景做出了简单综述。关键字：医学图像分割意义方法评估标准发展前景AReviewofMedicalImageSegmentation Ai- XinGuoAnhuiUniversityAbstract:Imagesegmentationisthekeyofimageprocessingandanalysis.Withthede velopmentofmedicalimage,imagesegmentationisofgreatsignificanceinmedicalapplications.Fromtheper spectiveofmedicalapplications,thispapermadeasimplereviewofthemedicalimagesegmentationonit’ssig nificance、methods、evaluationstandardsanddevelopmentprospects.words:Keymedical image,segmentation,sig nificance,methods,evaluation standards,developmentprospects1.医学图像分割的意义图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。医学图像包括CT、正电子放射层析成像技术（PET）、单光子辐射断层摄像（SPECT）、MRI（磁共振成像技术）、Ultrasound（超[2]声）及其它医学影像设备所获得的图像。医学图像分割是将原始的2D或3D图像划分成[1]不同性质(如灰度、纹理等)的区域，从而把感兴趣的区域提取出来。医学图像分割是一个非常有研究价值和研究意义的领域，对疾病诊断、图像引导手术以及医学数据可视化等有重要作用，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据。医学图像处理有其复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像相比较，不可

医学图像分割方法综述

医学图像分割方法综述 林瑶，田捷1 北京,中国科学院自动化研究所人工智能实验室,100080 摘要: 图像分割是一个经典难题，随着影像医学的发展，图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。本文从医学应用的角度出发，对医学图像分割方法，特别是近几年来图像分割领域中出现的新思路、新方法或对原有方法的新的改进给出了一个比较全面的综述，最后总结了医学图像分割方法的研究特点。 关键词：医学图像分割 综述 1．背景介绍 医学图像包括CT 、正电子放射层析成像技术（PET ）、单光子辐射断层摄像（SPECT ）、MRI （磁共振成像技术）、Ultrasound （超声）及其它医学影像设备所获得的图像。随着影像医学在临床医学的成功应用，图像分割在影像医学中发挥着越来越大的作用[1]。图像分割是提取影像图像中特殊组织的定量信息的不可缺少的手段，同时也是可视化实现的预处理步骤和前提。分割后的图像正被广泛应用于各种场合，如组织容积的定量分析，诊断，病变组织的定位，解剖结构的学习，治疗规划，功能成像数据的局部体效应校正和计算机指导手术[2]。 所谓图像分割是指将图像中具有特殊涵义的不同区域区分开来，这些区域是互相不交叉的，每一个区域都满足特定区域的一致性。 定义 将一幅图像，其中g x y (,)0≤≤x Max x _,0≤≤y Max y _，进行分割就是将图像划分为满足如下条件的子区域...： g 1g 2g 3 (a) ，即所有子区域组成了整幅图像。 (b) 是连通的区域。 g k (c) ，即任意两个子区域不存在公共元素。 (d) 区域满足一定的均一性条件。均一性（或相似性）一般指同一区域内的像素点之间的灰度值差异较小或灰度值的变化较缓慢。 g k 如果连通性的约束被取消，那么对像素集的划分就称为分类（pixel classification），每一个像素集称为类（class）。在下面的叙述中，为了简单，我们将经典的分割和像素分类通称为分割。 医学图像分割到今天仍然没有获得解决，一个重要的原因是医学图像的复杂性和多样性。由于医学图像的成像原理和组织本身的特性差异，图像的形成受到诸如噪音、场偏移效应、局部体效应和组织运动等的影响，医学图像与普通图像比较，不可避免的具有模糊、不均匀性等特点。另外，人体的解剖组织结构和形状复杂，而且人与人之间有相当大的差别。这些都给医学图像分割的分割带来了困难。传统的分割技术或者完全失败，或者需要一些特殊的处理技术。因此，我们有必要针对医学应用这个领域，对图像分割方法进行研究。 为了解决医学图像的分割问题，近几年来，很多研究人员做了大量的工作，提出了很多实用的分割算法[2][3][4]，随着统计学理论、模糊集理论、神经网络、形态学理论、小波理论等在图像分割中的应用日渐广泛，遗传算法、尺度空间、多分辨率方法、非线性扩散方程等近期涌现的新方法和新思想也不断被用于解决分割问题，国内外学者提出了不少有针对性的好分割方法。本文将主要介绍近几年这一领域中研究人员提出的新方法或对原有方法的新改进。需要指出的是，由于从不同的角度将得到不同的分类结果，本文中所涉及方法的分类并不是绝对的，而且许多分割方法还是多种简单方法的综合体，我们只能大致将它们分为属于最能反映其特点 1x x g N k k =),(),(y g y =∪φ=(y y g j k ∩),(),x g x 1 联系人：田捷 电话：82618465 E-mail:tian@https://www.docsj.com/doc/914764166.html,

ebnnuqc医学_图像处理技术

^ | You have to believe, there is a way. The ancients said:" the kingdom of heaven is trying to enter". Only when the reluctant step by step to go to it 's time, must be managed to get one step down, only have struggled to achieve it. -- Guo Ge Tech 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 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。 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。

图像处理论文

图像处理技术近期发展及应用 摘要：图像处理技术的研究和应用越来越收到社会发展的影响，并以自身的技术特点反过来影响整个社会技术的进步。本文主要简单概括了数字图像处理技术近期的发展及应用现状，列举了数字图像处理技术的主要优点和制约其发展的因素，同时设想了图像处理技术在未来的应用和发展。 关键字：图像处理发展技术应用 1.概述 1.1图像的概念 图像包含了它所表达的物体的描述信息。我们生活在一个信息时代，科学研究和统计表明，人类从外界获得的信息约有百分之七十来自视觉系统，也就是从图像中获得，即我们平常所熟知的照片，绘画，动画。视像等。 1.2图像处理技术 图像处理技术着重强调在图像之间进行的变换，主要目标是要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为其后的目标自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少图像存储所需要的空间或图像传输所需的时间。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，处理的数据量非常大。 1.3优点分析 1．再现性好。数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于，它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。 2．处理精度高。按目前的技术，几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组，这主要取决于图像数字化设备的能力。现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高，这意味着图像的数字化精度可以达到满足任一应用需求。 3．适用面宽。图像可以来自多种信息源，它们可以是可见光图像，也可以是不可见的波谱图像（例如X射线图像、射线图像、超声波图像或红外图像等）。从图像反映的客观实体尺度看，可以小到电子显微镜图像，大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。即只要针对不同的图像信息源，采取相应的图像信息采集措施，图像的数字处理方法适用于任何一种图像。 4．灵活性高。图像处理大体上可分为图像的像质改善、图像分析和图像重建三大部分，每一部分均包含丰富的内容。而数字图像处理不仅能完成线性运算，而且能实现非线性处理，即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。 2.近期发展及应用领域

图像处理文献综述

文献综述 1.1理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显著的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 1.2、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不

医学影像图像处理 第二章

填空题 1、（像素）是组成数字图像的基本元素 2、经过（采样）和（量化）两个过程，模拟图像就可以转化成数字图像 3、（采样）是指将空域上或时域上连续的图像(模拟图像)变换成离散采样点(像素)集合的一种操作。 4、在进行采样时，（采样间隔）的选取是一个非常重要的问题，它决定了采样后图像的质量，即忠实于原图像的程度。 5、（量化）就是把采样点上表示亮暗信息的连续量离散化后，用数值来表示的过程。 6、由模拟图像转换的数字图像质量由两个指标来衡量，分别是（采样密度）和（采样频率）。 选择题： 1、根据一维采样定理，若一维信号g(t)的最大频率为ω，以（ A ）为间 隔进行采样，则能够根据采样结果g(iT) (i=…， -1， 0， 1，…)完全恢复g(t) A T≤1/2ω B T≤ω C T≥1/2ω D T≥ω 2、连续图像经过采样之后所获得的数字图像的效果与以下（AB）评价参 数有关。 A采样密度B采样频率 C 灰度值 D 量化等级 3、一般，当限定数字图像的大小时，为了得到质量较好的图像可采用如下 原则：AB

A对缓变的图像，应该细量化，粗采样，以避免假轮廓 B对细节丰富的图像，应细采样，粗量化，以避免模糊（混叠） C对缓变的图像，应该粗量化，细采样，以避免假轮廓 D对细节丰富的图像，应粗采样，细量化，以避免模糊（混叠） 4、以下对矢量图的描述正确的是（ BC ）矢量图图像使得具有两个优点： 一是它的文件数据量很小；二是图像质量与分辨率无关 A 公式化表示 B文件数据量小 C图像质量与分辨率无关 D容易表示颜色丰富的图形 5、以下（ BCD ）属于位图： A线画稿 B灰度图像 C索引颜色图像 D真彩色图像 6、以下哪些描述是正确的CD A灰度直方图表示了图像的空间信息 B一幅灰度直方图对应一幅图像 C子图直方图之和为整幅图的直方图 D直方图反映了图像中某灰度的像素 数量 简答题： 1、与模拟图像比较，数字图像具有的特点和优势表现在那几个方面？并 解释模拟图像和数字图像的概念。 答：数字图像的优势和特点表现在：节省由于存储胶片需要的很大存储空间； 能够根据临床或医生的要求，对数字化图像进行各种后处理，可增加显示信息的能力；对模拟图像手工查找需要浪费大量时间，胶片的归档容易出错，图像数字化后纳入PACS就可以解决这个问题；利用模拟图像使得远 程会诊不便，以人工送胶片的方式传递信息，不仅传递时间长，延误诊断，

医学图像处理综述

医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展

过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。 （4）超声波成像(Ultrasonic Imaging ) ，属于非电离辐射的成像模态，以二维平面成像的功能为主，加上血液流动的彩色杜普勒超声成像功能在内，在市场上已经广泛使用。超声成像的缺点是图像对比度差、信噪比不好、图像的重复性依赖于操作人员。但是，它的动态实时成像能力是别的成像模式不可代替的 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．这往往需要借助医生的经验来判定。至于准确地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，利用计算机图像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

图像处理文献综述

文献综述 理论背景 数字图像中的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域的重要基础，图像处理和分析的第一步往往就是边缘检测。 物体的边缘是以图像的局部特征不连续的形式出现的，也就是指图像局部亮度变化最显着的部分，例如灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构的突变等，同时物体的边缘也是不同区域的分界处。图像边缘有方向和幅度两个特性，通常沿边缘的走向灰度变化平缓，垂直于边缘走向的像素灰度变化剧烈。根据灰度变化的特点，图像边缘可分为阶跃型、房顶型和凸缘型。 、图像边缘检测技术研究的目的和意义 数字图像边缘检测是伴随着计算机发展起来的一门新兴学科，随着计算机硬件、软件的高度发展，数字图像边缘检测也在生活中的各个领域得到了广泛的应用。边缘检测技术是图像边缘检测和计算机视觉等领域最基本的技术，如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外研究的热点，然而边缘检测也是图像处理中的一个难题。 首先要研究图像边缘检测，就要先研究图像去噪和图像锐化。前者是为了得到飞更真实的图像，排除外界的干扰，后者则是为我们的边缘检测提供图像特征更加明显的图片，即加大图像特征。两者虽然在图像边缘检测中都有重要地位，但本次研究主要是针对图像边缘检测的研究，我们最终所要达到的目的是为了处理速度更快，图像特征识别更准确。早期的经典算法有边缘算子法、曲面拟合法、模版匹配法、门限化法等。 早在1959年Julez就曾提及边缘检测技术，Roberts则于1965年开始了最早期的系统研究，从此有关边缘检测的理论方法不断涌现并推陈出新。边缘检测最开始都是使用一些经验性的方法，如利用梯度等微分算子或特征模板对图像进行卷积运算，然而由于这些方法普遍存在一些明显的缺陷，导致其检测结果并不尽如人意。20世纪80年代，Marr和Canny相继提出了一些更为系统的理论和方法，逐渐使人们认识到边缘检测的重要研究意义。随着研究的深入，人们开始注意到边缘具有多分辨性，即在不同的分辨率下需要提取的信息也是不同的。通常情况下，小尺度检测能得到更多的边缘细节，但对噪声更为敏感，而大尺度检测

图像分割阈值选取技术综述

图像分割阈值选取技术综述 中科院成都计算所刘平2004-2-26 摘要 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域.本文是在阅读大量国内外相关文献地基础上,对阈值分割技术稍做总结,分三个大类综述阈值选取方法,然后对阈值化算法地评估做简要介绍. 关键词 图像分割阈值选取全局阈值局部阈值直方图二值化 1．引言 所谓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地区域,使得这些特征在同一区域内,表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显地不同[37]．简单地讲,就是在一幅图像中,把目标从背景中分离出来,以便于进一步处理.图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要地领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别地基本前提．同时它也是一个经典难题,到目前为止既不存在一种通用地图像分割方法,也不存在一种判断是否分割成功地客观标准. 阈值法是一种传统地图像分割方法,因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛地分割技术．已被应用于很多地领域,例如,在红外技术应用中,红外无损检测中红外热图像地分割,红外成像跟踪系统中目标地分割；在遥感应用中,合成孔径雷达图像中目标地分割等；在医学应用中,血液细胞图像地分割,磁共振图像地分割；在农业项目应用中,水果品质无损检测过程中水果图像与背景地分割.在工业生产中,机器视觉运用于产品质量检测等等.在这些应用中,分割是对图像进一步分析、识别地前提,分割地准确性将直接影响后续任务地有效性,其中阈值地选取是图像阈值分割方法中地关键技术. 2．阈值分割地基本概念 图像阈值化分割是一种最常用,同时也是最简单地图像分割方法,它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围地图像[1].它不仅可以极大地压缩数据量,而且也大大简化了分析和处理步骤,因此在很多情况下,是进行图像分析、特征提取与模式识别之前地必要地图像预处理过程.图像阈值化地目地是要按照灰度级,对像素集合进行一个划分,得到地每个子集形成一个与现实景物相对应地区域,各个区域内部具有一致地属性,而相邻区域布局有这种一致属性.这样地划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现. 阈值分割法是一种基于区域地图像分割技术,其基本原理是：通过设定不同地特征阈值,把图像像素点分为若干类．常用地特征包括：直接来自原始图像地灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到地特征．设原始图像为f(x,y>,按照一定地准则在f(x,y>中找到特征值T,将图像分割为两个部分,分割后地图像为 若取：b0=0<黑）,b1=1<白）,即为我们通常所说地图像二值化. <原始图像）<阈值分割后地二值化图像） 一般意义下,阈值运算可以看作是对图像中某点地灰度、该点地某种局部特性以及该点在图像中地位置地一种函数,这种阈值函数可记作 T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> 式中,f(x,y>是点(x,y>地灰度值；N(x,y>是点(x,y>地局部邻域特性．根据对T地不同约束,可以得到3种不同类型地阈值[37],即 点相关地全局阈值T＝T(f(x,y>> (只与点地灰度值有关> 区域相关地全局阈值T＝T(N(x,y>,f(x,y>> (与点地灰度值和该点地局部邻域特征有关> 局部阈值或动态阈值T＝T(x,y,N(x,y>,f(x,y>> (与点地位置、该点地灰度值和该点邻域特征有关> 图像阈值化这个看似简单地问题,在过去地四十年里受到国内外学者地广泛关注,产生了数以百计地阈值选取方法[2-9],但是遗憾地是,如同其他图像分割算法一样,没有一个现有方法对各种各样地图像都能得到令人满意地结果,甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像. 所有这些阈值化方法,根据使用地是图像地局部信息还是整体信息,可以分为上下文无关(non-

图像分割文献综述

文献综述 图像分割就是把图像分成各具特色的区域提取感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤，是一种基本的计算机视觉技术。 图像分割起源于电影行业。伴随着近代科技的发展，图像分割在实际中得3到了广泛应用，如在工业自动化、在线产品检验、生产过程控制、文档图像处理、遥感和生物医学图像分析、以及军事、体育、农业工程等方面。总之，只要是涉及对对象目标进行特征提取和测量，几乎都离不开图像分割。所以，对图像分割的研究一直是图像工程中的重点和热点。 自图像分割的提出至今，已经提出了上千种各种类型的分割算法。由于分割算法非常多，所以对它们的分类方法也不尽相同。我们依据使用知识的特点与层次，将其分为基于数据和基于模型两大类。前者是直接对当前图像的数据进行操作，虽然可以利用相关的先验信息，但是不依赖于知识；后者则是直接建立在先验知识的基础上，这类分割更符合当前图像分割的技术要点，也是当今图像分割的主流。 基于数据的图像分割算法多数为传统算法，常见的包括，基于边缘检测，基于区域以及边缘与区域相结合的分割方法等等。这类分割方法具有以下缺点，○1易受噪声和伪边缘影响导致得到的边界不连续，需要用特定的方法进行连接；○2只能提取图像局部特征，缺乏有效约束机制，难以获得图像的全局信息；○3只利用图像的底层视觉特征，难以将图像的先验信息融合到高层的理解机制中。这是因为传统的图像处理算法都是基于MIT人工智能实验室Marr提出的各层相互独立、严格由低到高的分层视觉框架下进行的。由于各层之间不存在反馈，数据自底向上单向流动，高层的信息无法指导底层特征的提取，从而导致底层的误差

不断积累，且无法修正。 基于模型的分割方法则可以克服以上缺陷。基于模型的分割方法可以将分割目标的先验知识等有用信息融合到高层的理解机制之中，并通过对图像中的特定目标对象建模来完成分割任务。这是一种自上而下的处理过程，可以将图像的底层视觉特征与高层信息有机结合起来，因此更接近人类的视觉处理。基于模型的图像分割方法主要包括：○1基于统计模型的分割方法；○2基于神经网络的分割方法；○3基于形变模型的分割方法。 主动轮廓模型（Active Conlour Model， ACM）（又称活动轮廓模型，变形曲线模型）的研究背景及发展状况。 即Snake模型，最初由Kass等人于1998年提出，并成功应用于图像分割方面。这种模型通过建立与参数化曲线Ｃ相关的能量函数，然后优化该能量函数，使轮廓向目标边界演化，并在目标边界处达到最优值。 1987年Kass、Witkin和Terzopoulos首次提出主动轮廓模型，并成功应用于图像分割、视频跟踪等相关应用。这种模型对Marr提出的各自独立分层图像处理模型提出了挑战，它将图像本身的底层视觉属性（如边缘、纹理、灰度、色彩等）与待分割目标的先验信息（如形状、亮度、色彩等）以一种有机的方式——能量函数的形势结合起来，最终得到待分割目标的完整表达。能量函数一般由两部分构成：内部能量函数和外部能量函数。一般说来，内部能量函数嵌入了对目标特征约束的先验性假设，以及保持轮廓本身特性（如光滑性和刚性）的约束条件；而外部能量函数则根据图像的数据特性（如边缘特性、区域特性等）构造

医学图像处理技术综述

2009年第1期 福建电脑 医学图像处理技术综述 周贤善 (长江大学计算机科学学院湖北荆州434023) 【摘要】：医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一，临床医生在医学图象处理技术的帮助下，对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰，确诊率也更高。本文对图像分割、图像配准和图像融合等医学图像处理技术的现状和发展进行了综述。 【关键词】：医学图像处理；图像分割；图像配准；图像融合 0、引言 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像，临床广泛使用的医学成像模式主要分为X-射线成像（X-CT）、核磁共振成像（MRI）、核医学成像（NMI）和超声波成像（UI）四类。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，这往往需要借助医生的经验来判定。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，从而大大提高医疗诊断的准确性和可靠性；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。医学图像处理技术包括很多方面，本文主要从图像分割、图像配准、图像融合技术方面进行介绍。 1、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。传统的图像分割技术有基于区域的分割方法和基于边界的分割方法，前者依赖于图像的空间局部特征，如灰度、纹理及其它象素统计特性的均匀性等，后者主要是利用梯度信息确定目标的边界。结合特定的理论工具，图象分割技术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变换的医学图象分割方法，能得到快速、准确的分割结果[1]。 近年来，随着其它新兴学科的发展，产生了一些全新的图像分割技术。如基于统计学的方法、基于模糊理论的方法、基于神经网络的方法、基于小波分析的方法、基于模型的snake模型(动态轮廓模型)、组合优化模型等方法。虽然不断有新的分割方法被提出，但结果都不是很理想。目前研究的热点是一种基于知识的分割方法，即通过某种手段将一些先验的知识导入分割过程中，从而约束计算机的分割过程，使得分割结果控制在我们所能认识的范围内而不至于太离谱[2]。比如在肝内部肿块与正常肝灰度值差别很大时，不至于将肿块与正常肝看成2个独立的组织。 医学图像分割方法的研究具有如下显著特点：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，要更加注重多种分割算法的有效结合；由于人体解剖结构的复杂性和功能的系统性，虽然已有研究通过医学图像的自动分割区分出所需的器官、组织或找到病变区的方法[3]，但目前现成的软件包一般无法完成全自动的分割，尚需要解剖学方面的人工干预[4]。在目前无法完全由计算机来完成图像分割任务的情况下，人机交互式分割方法逐渐成为研究重点；新的分割方法的研究主要以自动、精确、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。 2、图像配准 图象配准是图象融合的前提,是公认难度较大的图象处理技术,也是决定医学图象融合技术发展的关键技术。在临床诊断中,单一模态的图像往往不能提供医生所需要的足够信息，常需将多种模式或同一模式的多次成像通过配准融合来实现感兴趣区的信息互补。在一幅图像上同时表达来自多种成像源的信息，医生就能做出更加准确的诊断或制定出更加合适的治疗方法。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和解剖结构上的完全一致。要求配准的结构能使两幅图象上所有的解剖点，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]。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基于外部特征的图象配准(有框架)和基于图象内部特征的图象配准(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。 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,例如应用最大化的互信息量作为配准准则进行图像的配准,基于互信息的弹性形变模型也逐渐成为研究热点[6]。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。一些新算法，如基于小波变换的算法、统计学参数绘图算法、遗传算法等，在医学图像上的应用也在不断扩展。向快速和准确方面改进算法,使用最优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。 3、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。多模态医学图像的融合把有价值的生理功能信息与精确的解剖结构结合在一起，可以为临床提供更加全面和准确的资料。融合图像的创建分为图像数据的融合与融合图像的显示两部分来完成。目前，图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。前者是对图像进行逐点处理,把两幅图像对应像素点的灰度值进行加权求和、灰度取大或者灰度取小等操作，算法实现比较简单,不过实现效果和效率都相对较差，融合后图像会出现一定程度的模糊。后者要对图像进行特征提取、目标分割等处理,用到的算法原理复杂，但是实现效果却比较理想。融合图像的显示常用的有伪彩色显示法、断层显示法和三维显示法等。伪彩色显示一般以某个图像为基准,用灰度色阶显示,另一幅图像叠加在基准图像上,用彩色色阶显示。断层显示法常用于某些特定图像,可以将融合后的三维数据以横断面、冠状面和矢状面断层图像同步地显示,便于观察者进行诊断。三维显示法是将融合后数据以三维图像的形式显示，使观察者可更直观地观察病灶的空间解剖位置，这在外科手术设计和放疗计划制定中有重要意义。 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、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。 在计算机辅助图像处理的基础上，开发出综（下转第33页） 34

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【最新整理，下载后即可编辑】 医学图像处理综述 墨南-初夏2010-07-24 23:51:56 医学图像处理的对象是各种不同成像机理的医学影像。广泛使用的医学成像模式主要分为X射线成像(X—CT) ，核磁共振成像(MRI)，核医学成像(NMI)和超声波成像(UI) 这四类。 （1）x射线成像：传统x射线成像基于人体不同器官和组织密度不同。对x射线的吸收衰减不同形成x射线影像。（例如人体中骨组织密度最大，在图像上呈白影，肺是软组织并且含有气体，密度最低，在照片上的图像通常是黑影。）常用于对人体骨骼和内脏器官的疾病或损伤进行诊断和定位。现代的x射线断层成像(x—cT) 发明于20世纪70年代，是传统影像技术中最为成熟的成像模式之一，其速度已经快到可以对心脏实现动态成像。其缺点是医生要在病人接收剂量和片厚之间进行折衷选择，空间分辨率和对比度的还需进一步提高。 （2）核磁共振成像(MIR) 发展于20世纪70年代，到80年代才进入市场，这种成像设备具有在任意方向上的多切片成像、多参数和多核素成像、可实现整个空问的真三维数据采集、结构和功能成像，无放射性等优点。目前MRI的功能成像(fMRI) 是MIR设备应用的前沿领域，广泛应用于大脑功能性疾病的诊断,并为肿瘤等占位性病变提供功能信息。MRI 受到世人的广泛重视，其技术尚在迅速发展过程中。 （3）核医学成像(NMI ) ，目前以单光子计算机断层成像(SPECT) 和正电子断层成像(PET) 为主，其基本原理是向人体注射放射性核素示踪剂，使带有放射性核素的示踪原子进入人体内要成像的脏器或组织通过测量其在人体内的分布来成像。NMI 不仅可以提供静态图像，而且可提供动态图像。

医学图像处理技术及其发展

医学图像处理技术及其发展 摘要：文章介绍了医学图像处理的基本技术，对图像分割、图像配准、图像融合、伪彩色处理和纹理分析技术进行了综述。介绍了三维医学图像的可视化和基于PACS 的医学图像压缩在医学图像处理方面的应用。最后指出了医学图像处理的发展方向。 关键词：医学图像处理；图像配准；图像融合；图像分割；纹理分析；伪彩色处理；可视化 近年来，医学影像已成为医学技术中发展最快的领域之一。随着科技的进步，多学科交叉和融合已成为现代科学发展的突出特色和重要途径。自从显微镜问世以来，对医学图像的分析己成为医学研究中的重要方法，特别是X-CT,MRI、PET,SPECT等新型成像技术和设备的出现以及电脑技术的发展，使得医学图像处理技术对医学科研及临床实践的作用和影响日益增大，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。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。因此，医学图像处理技术一直受到国内外有关专家的高度重视，本文对医学图像处理技术进行了综述。 1.图像配准和图像融合 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全而的信息，这就需要将患者的各种图像信息综合研究，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、部分信息不准确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准确，已成为医学图像处理急需解决的重要课题。而这就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。 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完全一致。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。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最佳配准时，它们对应的图像特征的互信息应为最大。 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，例如应用最人化的互信息量作为配准准则进行图像的配准，在配准对象方而从二维图像发展到三维多模医学图像的配准。在医学图像配准技术方而引入信号处理技术，例如傅氏变换和

数字图像处理论文文献综述

数字图像处理论文文献综述 文献综述 图像处理技术发展到今天，已经被应用到工程学、计算机科学、信息科学、统计学、物理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等多个学科，并成为这些学科获取信息的重要来源及利用信息的重要手段，所以图像处理科学己经成为与国计民生紧密相连的一门应用科学。 图像处理技术研究的重点在于图像处理算法和系统结构，随着计算机、集成电路等技术的飞跃发展，图像处理技术在这两方面都取得了长足的发展。但随着图像信息数据量的增大，图像处理算法复杂度的提高，图像处理技术依然面临着许多挑战性的问题，具体可概括为图像处理的网络化、复杂问题的求解与处理速度的高速化，可以通过选择合适的图像处理平台以及恰当的图像处理算法来解决这些挑战性的问题。 图像处理技术最初是在采用高级语言编程在计算机上实现的，后来还在计算机中加入了图像处理器(GPU)，协同计算机的CPU工作，以提高计算机的图形化处理能力。在大批量、小型化和低功耗的要求提出后，图像处理平台依次出现了基于VLSI技术的专用集成电路芯片((ASIC)和数字信号处理器((DSP)，近年来，随着EDA技术的发展以及FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)技术的提高，越来越多的厂家和科研机构将FPGA作为图像处理技术实现的主要平台，以提高图像处理系统的性能。 FPGA是在PAL, GAL, CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA采用了逻辑单元阵列LCA( Logic Cell Array)这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB

医学图像处理技术

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 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 :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。 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精确度。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。快速准确的分离出解剖结构和定位区域位置和形状，自动或半自

医学影像技术-走进CT-文献综述

文献综述 引言： 本文是在查阅了中国期刊全文数据库以及其它相关数据库之后撰写而成，主要对现代医疗器械（医学影像技术—医学CT）的各个发展过程做一简要描述，通过本文，我们将对医学CT有一基本了解，进而，我们可以初步探索螺旋扫描影像系统这一医疗器械的初步设计方案。 正文： 医学影像技术 —走进医学CT 历史现状: CT 机自七十年代问世以来,各国专业厂家竞相研制开发新的产品,产品技术日新月异,近年来滑环技术、螺旋式扫描技术,宽探测器多层采集螺旋CT的产生,使CT 检查技术提高到一个崭新的水平。 基本内容： 什么是CT CT（computed tomography）是一种功能齐全的病情探测仪器，它是电子计算机X射线断层扫描技术简称。 CT设备主要有以下三部分：①扫描部分由X线管、探测器和扫描架组成； ②计算机系统，将扫描收集到的信息数据进行贮存运算；③图像显示和存储系统。CT的成像基本原理 CT是用X线束对人体某部一定厚度的层面进行扫描，由探测器接收透过该层面的X线，转变为可见光后，由光电转换变为电信号，再经模拟/数字转换器（analog/digital converter）转为数字，输入计算机处理。图像形成的处理有如对选定层面分成若干个体积相同的长方体，称之为体素（voxel）。

CT 的检查技术和设备分类 CT的检查技术分平扫（plain CT scan）、造影增强扫描（contrast enhancement,CE）和造影扫描三种。 现有的设备：常规CT和螺旋CT，其中螺旋CT又可分为（分单层螺旋ct、双层螺旋ct、多层螺旋ct） 常规CT 传统的CT影像设备包括：高压电缆与扫描机架外的高压连接，必须有电缆连接的主计算机，数据采样系统等。 缺点：病人在扫描时候不能移动；图像的分辨率较低；设备需电缆链接，较复杂。 螺旋CT 螺旋CT突破了传统CT的设计，采用滑环技术，将电源电缆和一些信号线与固定机架内不同金属环相连运动的X射线管和探测器滑动电刷与金属环导联。球管和探测器不受电缆长度限制，沿人体长轴连续匀速旋转，扫描床同步匀速递进,扫描轨迹呈螺旋状前进，可快速、不间断地完成容积扫描。 螺旋CT的优缺 多层CT的劣势:是显著增加数据量，尤其是选择均质成像。 多层CT优点：改善了数据处理和影像重建，这直接转变成提高扫描仪的效