序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了一篇醫(yī)學(xué)圖像處理論文范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)淺論

摘要：遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是指滿足醫(yī)學(xué)質(zhì)量及其要求，包含醫(yī)學(xué)完整信息的高質(zhì)量、高清晰、高精確的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)。它包括醫(yī)學(xué)影像的采集、圖像縫合、圖像壓縮、圖像存儲、圖像傳輸及其圖像的復(fù)原再現(xiàn)的過程。

關(guān)鍵詞：遠程醫(yī)療；高精度；醫(yī)學(xué)圖像；處理技術(shù)

一、遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的概念以及特點

（一）遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的概念

遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是指滿足醫(yī)學(xué)質(zhì)量及其要求，包含醫(yī)學(xué)完整信息的高質(zhì)量、高清晰、高精確的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)。它包括醫(yī)學(xué)影像的采集、圖像縫合、圖像壓縮、圖像存儲、圖像傳輸及其圖像的復(fù)原再現(xiàn)的過程。

（二）遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的特點

通過國家構(gòu)建的交互式計算機系統(tǒng)實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的靜動態(tài)解析及其多點交互，完成了病理圖像的無縫拼接，完善了醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的信息化、數(shù)字化的進程，無疑是中國科學(xué)技術(shù)的一大進步! 遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)運用計算機、通訊、 醫(yī)學(xué)設(shè)備和現(xiàn)代技術(shù)，通過圖像、數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)信號、符號等將病人的病歷資料遠距離輸送和傳輸，實現(xiàn)了醫(yī)學(xué)專家和醫(yī)生、病人之間在不同地方直接的交流和診治。

二、國內(nèi)外遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的內(nèi)容及方法

遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)與其他圖像處理技術(shù)(傳統(tǒng)高清視頻會議系統(tǒng))的區(qū)別和聯(lián)系視頻會議系統(tǒng)技術(shù)和高清視頻會議系統(tǒng)(NETMEETING)，一般的衛(wèi)星傳輸，音視頻壓縮技術(shù)。

遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的幾個重要發(fā)展歷程，遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的技術(shù)實現(xiàn)及其高端設(shè)備全自動數(shù)字病理切片掃描儀的運用。

三、全自動數(shù)字病理切片掃描儀的應(yīng)用

（一）全自動數(shù)字病理切片掃描儀的技術(shù)特點

遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)與其他圖像處理技術(shù)的區(qū)別和聯(lián)系：視頻會議系統(tǒng)技術(shù)和高清視頻會議系統(tǒng)一般的衛(wèi)星傳輸。遠程高精度多路醫(yī)學(xué)動態(tài)解析轉(zhuǎn)移及多點交互系統(tǒng)、遠程靜態(tài)醫(yī)學(xué)圖像交互式討論系統(tǒng)、遠程病理無縫縫合拼接及診斷數(shù)字技術(shù)系統(tǒng)病理工作站、遠程手術(shù)指導(dǎo)系統(tǒng)、遠程查房系統(tǒng)及其電子醫(yī)院數(shù)碼技術(shù)系統(tǒng)、遠程高精度皮膚檢查系統(tǒng)、體征檢查內(nèi)鏡系統(tǒng)、遠程醫(yī)學(xué)影像閱片及討論系統(tǒng)、及其遠程培訓(xùn)及其教育系統(tǒng)。

實際上遠程高精度醫(yī)學(xué)圖像的獲得虛擬病理切片是利用電腦控制顯微設(shè)備或者CCD鏡頭的上下運動，一張一張的通過面掃描自動采集放大后的圖像，這種信號是計算機能夠識別處理的數(shù)字信號，較以前的線掃描有了很大的提高，然后通過儲存自動縫合拼結(jié)成一張信息完整的數(shù)字病理圖片通過光纖發(fā)到服務(wù)器上或者其他計算機中，通過圖象處理軟件可以對圖象進行編輯處理，這種能夠虛擬觀察的計算機可以被認(rèn)為是虛擬顯微鏡，一個很大的圖像通過軟件的處理，可以壓縮以后傳到世界任何一個地方。

總體來說，數(shù)字病理切片技術(shù)應(yīng)用顯微圖像數(shù)字化目前世界上和國內(nèi)的應(yīng)用上還停滯在局部圖象掃描的數(shù)字化的水平上，就是通過顯微鏡或者攝象機或者數(shù)碼相機中的CCD采集很多張或者上百張用來診斷病情或者做出分析并且復(fù)原出病理圖象的照片，遠程診斷和進行專家討論，為專家提供了非常有用而真切的醫(yī)學(xué)圖像信息，使專家能夠很快地瀏覽圖片上的醫(yī)學(xué)信息，非常方便而準(zhǔn)確，節(jié)省了大量時間和資源，方便了醫(yī)生和患者，它的推廣給現(xiàn)代醫(yī)學(xué)帶來了觀念性的技術(shù)變革。

（二）全自動數(shù)字病理切片掃描儀的應(yīng)用實例分析

數(shù)字病理切片可以進行遠程會診和遠程診斷病情，醫(yī)院可以制作數(shù)字病理虛擬切片和一些病理資料通過軟件進行查看和瀏覽，分析和判斷并且得出病情的判斷，醫(yī)院可以收集病人會診的病歷資料進行局部的切片掃描，隨意進行放大和壓縮的進行觀察也可以上傳到服務(wù)器上，提供給大家查閱，對大病技術(shù)特別是腫瘤的病變有了很好的效果，也可以實現(xiàn)資源共享，完全達到病理資料的電子化、數(shù)字化、技術(shù)化。

四、高精度醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字處理技術(shù)的發(fā)展展望

南非項目，西部為民工程，云南縣縣通工程，南方醫(yī)院工程，協(xié)和醫(yī)院，中山醫(yī)院，瑞京醫(yī)院的運用情況，印度運用情況，ATA年會及其科技部國際培訓(xùn)班情況，人類的安康，天下的福址，解決了人民的看病難看病貴，醫(yī)療資源分布的嚴(yán)重不均。天正在使用的絕大多數(shù)遠程醫(yī)療系統(tǒng)采用了兩種不同技術(shù)類型。一種叫做存儲和傳輸，用于將數(shù)字圖像從一個地方傳到另一個地方。數(shù)字圖像在原始拍攝處傳輸?shù)搅硪粋€地方，這是一種非實時的典型應(yīng)用。美國未來學(xué)家阿爾文托夫功多年以前曾經(jīng)預(yù)言：“未來醫(yī)療活動中，醫(yī)生將面對計算機，根據(jù)屏幕顯示的從遠方傳來的病人的各種信息對病人進行診斷和治療，”這種局面己經(jīng)到來。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:“專題式”教學(xué)在醫(yī)學(xué)圖像處理課程中的應(yīng)用

［摘要］目的： 探討“專題式”教學(xué)在醫(yī)學(xué)圖像處理課程中的應(yīng)用。方法∶ 對本教研室承擔(dān)的《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程進行授課方法改革，形成科學(xué)的培養(yǎng)方案，并對教師授課情況進行綜合評價，對學(xué)生學(xué)習(xí)效果根據(jù)“形成式”考核方案，進行科學(xué)評價。結(jié)果∶ 通過對教師授課及學(xué)生考核評價改革后，極大的激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，同時形成了科學(xué)的培養(yǎng)計劃，學(xué)生反映良好，教師的授課滿意度達到98%以上，學(xué)生學(xué)習(xí)效果較往屆有明顯提高，成績優(yōu)秀率在89%以上，同時學(xué)生真正接觸到臨床醫(yī)學(xué)圖像后處理環(huán)節(jié)。結(jié)論∶ “專題式”教學(xué)模式下不僅提高了授課的靈活程度，更有利于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，較好地體現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像處理課程的教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)要求。

關(guān)鍵詞 : 醫(yī)學(xué)圖像處理； 專題式教學(xué)； 評價

“專題式”教學(xué)模式目前已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于大學(xué)課堂教學(xué)中，這種教學(xué)模式主要指的是教師選取并緊緊圍繞教學(xué)目標(biāo)，以學(xué)科體系和課程教學(xué)大綱指導(dǎo)內(nèi)容，把各知識點按教學(xué)任務(wù)分解為多個教學(xué)專題, 以專題的模式取代傳統(tǒng)教材授課順序，并輔以相應(yīng)的教學(xué)方法和手段，通過對各專題的講解，使學(xué)生掌握每個專題內(nèi)容，從而完成教學(xué)任務(wù)[1]。本文主要探討專題式教學(xué)模式在我院醫(yī)學(xué)圖像處理課程中的應(yīng)用。

1數(shù)字圖像處理專題教學(xué)模式的目標(biāo)

“專題式”教學(xué)模式以學(xué)科體系和課程的教學(xué)大綱為指導(dǎo)，不受時間、地點和教材章節(jié)的限制。[2-3]醫(yī)學(xué)圖像處理專題教學(xué)模式，既要體現(xiàn)專題式教學(xué)的優(yōu)點，即教學(xué)重點突出、信息量大、針對性強,講述內(nèi)容深刻，在授課過程中教師可以根據(jù)教學(xué)大綱的基本要求, 結(jié)合本學(xué)科研究的熱點和重要成果，科學(xué)合理設(shè)置課堂授課內(nèi)容，通過對各個相對獨立內(nèi)容進行深入探討和學(xué)習(xí)，增強醫(yī)學(xué)圖像處理課的針對性和實效性，同時要求緊密結(jié)合計算機軟件設(shè)計基礎(chǔ)，充分調(diào)動學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，培養(yǎng)學(xué)生利用該技術(shù)進行大膽創(chuàng)新應(yīng)用的能力，同時結(jié)合醫(yī)院大影像科工作實際，了解最新圖像后處理工作技術(shù)，并對各技術(shù)以專題的形式向同學(xué)們介紹。

2 “專題式”教學(xué)模式的前提要求

在“專題式”教學(xué)實施之前，首先要求教師轉(zhuǎn)變教育思想、更新教育觀念，并且要求滲透于教學(xué)工作的各個方面，貫穿于教學(xué)改革的全過程。隨著臨床醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的飛速發(fā)展，在容積掃描數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，可以實現(xiàn)多種成像方式，所以要求教師能夠認(rèn)識到臨床醫(yī)學(xué)圖像后處理工作的重要性，改革教育思路及觀念，同時還要學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)知識, 學(xué)習(xí)由計算機學(xué)和醫(yī)學(xué)交叉所形成新學(xué)科，同時密切聯(lián)系醫(yī)學(xué)影像專業(yè)的教學(xué)目標(biāo)和要求，掌握醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的新思路、新技術(shù)和新方法在臨床工作中的應(yīng)用, 拓寬知識面,了解前沿動態(tài)[4]。

3專題式教學(xué)模式的實施內(nèi)容

3.1 教學(xué)實施專題化

充分利用我院網(wǎng)絡(luò)實驗室的教學(xué)資源，完成教學(xué)分組，3-5人一小組。將醫(yī)學(xué)圖像處理課程內(nèi)容分為若干教學(xué)研討單元，在每個教學(xué)專題授課前，教師講解本專題的基礎(chǔ)知識和原理并簡單介紹各種圖像處理算法實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，同時要求每個有各自的學(xué)習(xí)及研討任務(wù)，再次上課時，各組分別將負(fù)責(zé)的專題范圍及應(yīng)用領(lǐng)域進行匯集和整理，并對其內(nèi)容進行闡述, 其他組員進行補充說明，外組同學(xué)可以提問題[5]，由小組負(fù)責(zé)人進行解答，教師給予完善。

3.2 充分利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，加強網(wǎng)絡(luò)實訓(xùn)

教師在某些專題提供專題分組討論后，需要在計算機上強化處理，通過選用 MATLAB軟件作為實驗教學(xué)軟件，針對專題特點設(shè)置相應(yīng)的實驗，例如，教師事先準(zhǔn)備好在臨床中采集的X線（包括CR、DR）、CT、MRI等圖像，讓學(xué)生直接對這些圖像進行處理和改善，從而達到預(yù)期的視覺效果。再有，采集256CT容積重建掃描數(shù)據(jù)，讓各小組在各角度，各斷層對影像進行三維及各斷層重建實訓(xùn)，培養(yǎng)學(xué)生實踐動手能力。

3.3 增強“專題式”教學(xué)的評價效果

醫(yī)學(xué)圖像處理課教學(xué)效果要在教師和學(xué)生之間雙向進行效果評價，要看學(xué)生是否能夠真正掌握理論學(xué)習(xí)效果。充分根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像處理的課程特點，采用多向性、多角度評價手段，增加師生之間的雙向評價，教師評價學(xué)生，學(xué)生也評價教師，教研室之間還進行互評，同時邀請院內(nèi)教學(xué)督導(dǎo)團隊進行督導(dǎo)打分，最后根據(jù)學(xué)生評價、教研室教師評價、院內(nèi)督導(dǎo)評價情況，最終確定教師的教學(xué)方法的可行性，并對各專題設(shè)置進行討論，形成圍繞教學(xué)大綱的專題設(shè)置，同時激勵教師不斷進行教學(xué)研究，用更新、更好的方法提高教學(xué)效果[6]。

傳統(tǒng)的學(xué)生考核評價模式，效果單一，不能體現(xiàn)多元化的評價效果，針對專題式教學(xué)模式，我們主要運用自主式命題，并根據(jù)“形成式”考核方案，科學(xué)設(shè)置考核方案，其中筆試成績占50%，實驗報告成績占20%，增設(shè)實驗操作考核，根據(jù)各組間的操作情況進行綜合評分，同時注重平時考核，根據(jù)學(xué)生搜集資料、課堂發(fā)言和作業(yè)的完成情況綜合進行評價給分。

通過對教師授課及學(xué)生考核評價改革后，極大的激發(fā)了學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性，同時形成了科學(xué)的培養(yǎng)計劃，學(xué)生反映良好，教師的授課滿意度達到98%以上，學(xué)生學(xué)習(xí)效果較往屆有明顯提高，成績優(yōu)秀率在89%以上，同時學(xué)生真正接觸到臨床醫(yī)學(xué)圖像后處理環(huán)節(jié)，有利于提高學(xué)生的專業(yè)學(xué)習(xí)效果。“專題式”教學(xué)模式下不僅提高了授課的靈活程度，更有利于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，較好地體現(xiàn)了醫(yī)學(xué)圖像處理課程的教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)要求。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用及發(fā)展

摘要：介紹了圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展，闡釋了圖像分割、圖像融合和圖像重建技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。提出了圖像處理技術(shù)發(fā)展所面臨的相關(guān)問題及其發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：圖像處理技術(shù)　圖像分割　圖像融合　圖像重建

圖像處理技術(shù)是20世紀(jì)60年展起來的一門新興學(xué)科。近幾十年來，由于大規(guī)模集成電路和計算機科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善，以及軍事、醫(yī)學(xué)和工業(yè)等方面需求的不斷增長，圖像處理的理論和方法的更加完善，已經(jīng)在宇宙探測、遙感、生物醫(yī)學(xué)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事、公安、辦公自動化、視頻和多媒體系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，成為計算機科學(xué)、信息科學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科研究的熱點。

圖像處理在醫(yī)學(xué)界的應(yīng)用非常廣泛，無論是病理研究還是臨床診斷都大量采用圖像處理技術(shù)。它因直觀、無創(chuàng)傷、方便安全等優(yōu)點而受到人們青睞。圖像處理首先應(yīng)用于細胞分類、染色體分類和放射圖像分析等，20世紀(jì)70年代圖像處理在醫(yī)學(xué)上的應(yīng)用有了重大突破，1972年X射線斷層掃描CT得到實用：1977年白血球自動分類儀問世：1980實現(xiàn)了CT的立體重建。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)代醫(yī)學(xué)已越來越離不開醫(yī)學(xué)圖像的信息處理，醫(yī)學(xué)圖像在臨床診斷、教學(xué)科研等方面有重要的作用。目前的醫(yī)學(xué)圖像主要包括CT(計算機斷層掃描)圖像、MRI(核磁共振)圖像、B超掃描圖像、數(shù)字X光機圖像、X射線透視圖像、各種電子內(nèi)窺鏡圖像、顯微鏡下病理切片圖像等。但由于醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的成像機理、獲取條件和顯示設(shè)備等因素的限制，使得人眼對某些圖像很難直接做出準(zhǔn)確的判斷。計算機技術(shù)的應(yīng)用可以改變這種狀況，通過圖像變換和增強技術(shù)來改善圖像的清晰度，突出重點內(nèi)容，抑制次要內(nèi)容，來適應(yīng)人眼的觀察和機器的自動分析，這無疑大大提高了醫(yī)生臨床診斷的準(zhǔn)確性和正確性。

一、圖像處理技術(shù)及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

(一)圖像分割

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)域使互不相交的每一個區(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經(jīng)典問題。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。圖像分割同時又是進行三維重建的基礎(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織進行定性及定量的分析，進而提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。由于解決和分割有關(guān)的基本問題是特定領(lǐng)域中圖像分析實用化的關(guān)鍵一步，因此，將各種方法融合在一起并使用知識來提高處理的可靠性和有效性是圖像分割的研究熱點。

(二)圖像融合

圖像融合的主要目的是通過對多幅圖像間的冗余數(shù)據(jù)的處理來提高圖像的可讀性。對多幅圖像問的互補信息的處理來提高圖像的清晰度。利用可視化軟件對多種模態(tài)的圖像進行圖像融合，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀和它與周圍生物組織之間的空間關(guān)系，從而及時高效地診斷疾病。目前的圖像融合技術(shù)可以分為兩類：一類是以圖像像素為基礎(chǔ)的融合方法：另一類是以圖像特征為基礎(chǔ)的融合方法。以圖像特征為基礎(chǔ)的融合方法原理上不夠直觀且算法復(fù)雜，但是實現(xiàn)效果較好。在圖像融合技術(shù)研究中，不斷有新的方法出現(xiàn)，其中小波變換、基于有限元分析的非線性配準(zhǔn)以及人工智能技術(shù)在圖像融合中的應(yīng)用將是今后圖像融合研究的熱點與方向。隨著三維重建顯示技術(shù)的發(fā)展，三維圖像融合技術(shù)的研究也越來越受到重視。

(三)圖像重建

圖像重建是從數(shù)據(jù)到圖像的處理，即輸入的是某種數(shù)據(jù)，而經(jīng)過處理后得到的結(jié)果也是圖像。CT是圖像重建處理的典型應(yīng)用實例。目前，圖像重建與計算機圖形學(xué)相結(jié)合，把多個二維圖像合成為三維圖像，并加以光照模型和各種渲染技術(shù)，能生成各種具有強烈真實感的圖像。

二、圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域未來發(fā)展方向

當(dāng)前，醫(yī)學(xué)圖像處理面臨的主要任務(wù)是研究新的處理方法，構(gòu)造新的處理系統(tǒng)。未來發(fā)展方向大致可歸納為以下幾點：

(一)圖像處理技術(shù)的發(fā)展將圍繞研制高清晰度醫(yī)學(xué)顯示設(shè)備、更先進的醫(yī)學(xué)成像設(shè)備，向著高速、高分辨率、立體化、多媒體化、智能化和標(biāo)準(zhǔn)化方向發(fā)展。

(二)圖像、圖形相結(jié)合，朝著三維成像或多維成像的方向發(fā)展。

(三)新理論與新算法研究。在圖像處理領(lǐng)域近年來引入了一些新的理論并提出了一些新的算法，如小波分析(Wavelet)、分形幾何(Fraclall、形態(tài)學(xué)(Morphology)、遺傳算法(Genetic A190rithms，GA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Net- works)等。這些理論及建立在其上的算法，將會成為今后圖像處理理論與技術(shù)的研究熱點。

圖像處理技術(shù)經(jīng)過初創(chuàng)期、發(fā)展期、普及期及廣泛應(yīng)用幾個階段，如今已是醫(yī)學(xué)人士競相研究并在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的一門科學(xué)。隨著科學(xué)技術(shù)的進步以及醫(yī)學(xué)界需求的不斷增長，圖像處理科學(xué)無論是在理論上還是實踐上，將會取得更大的發(fā)展。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:醫(yī)學(xué)X射線圖像處理算法初探

【摘 要】針對DR圖像的特點，主要論述了應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論進行圖像分割的算法。通過計算各像素點與初始聚類中心的灰色關(guān)聯(lián)度，將像素點進行歸類。然后，進行迭代運算，更新聚類中心，使得灰色關(guān)聯(lián)度總和最小，獲得最佳分割效果。

【關(guān)鍵詞】DR圖像；圖像分割；灰色聚類；灰色關(guān)聯(lián)度

0 引言

DR（digital radiography）圖像相對其他X成像技術(shù)獲得的圖像具有較高的分辨率，圖像細節(jié)顯示清楚，便于后期處理等優(yōu)點。但與傳統(tǒng)光學(xué)成像相比，圖像的分辨率處于較低水平。由于采用DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）圖像格式，因此，處理方法也與傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理存在不同[1]。

1 DR文件的讀取

DR圖像采用的DICOM格式與傳統(tǒng)PC機上常見BMP格式不同，因此，要在PC機上處理DR圖像就必須進行轉(zhuǎn)換。目前，由DR圖像轉(zhuǎn)換成BMP格式圖像大多數(shù)為32位增強彩色圖像，即除了顏色的三個分量（RGB）外還有第四個分量：透明度（alpha）。所以，DR圖像轉(zhuǎn)換后的一個像素就由四個分量組成。由于X成像技術(shù)本身的特點，一個像素的alpha分量一般為0，而RGB三個分量的值是相等的。也就是說，轉(zhuǎn)換后的DR圖像實質(zhì)上是一幅灰度圖像。因此，讀取圖像數(shù)據(jù)時應(yīng)按照32位真彩色格式處理，在后續(xù)處理時按256級灰度圖像處理。

2 DR圖像的平滑處理

如上原因，DR圖像的平滑處理應(yīng)使用灰度圖像處理方法，因此，圖像處理的復(fù)雜程度較低。常用平滑處理算法包括均值濾波、中值濾波等。

均值濾波是典型的線性濾波算法，處理時以目標(biāo)像素為中心，取其周圍全體像素的灰度平均值來代替原來的灰度值。均值濾波運算速度快，但不能很好地保護圖像細節(jié)，使圖像變得模糊。

與之對應(yīng)，中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，以目標(biāo)像素點鄰域窗口內(nèi)的所有像素點灰度值的排序中間值為該像素點的灰度值某。由于需進行排序運算，因此計算效率較低，但對圖像細節(jié)有很好的保護效果，濾波效果也較好。

3 DR圖像的分割

傳統(tǒng)的圖像分割定義：把圖像分成若干個具有特殊意義的區(qū)域，是由圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟。常用的算法主要包括：基于閾值的分割方法和基于邊緣的分割方法等。由于DR圖像的特殊性，上述兩種算法均不能很好的完成圖像分割工作。圖2（a）為使用經(jīng)典最大方差閾值法處理后的結(jié)果，圖2（b）為使用經(jīng)典Sobel算子處理后的結(jié)果。最大方差閾值法處理后，圖像細節(jié)丟失嚴(yán)重；使用經(jīng)典Sobel算子處理后，圖像的細節(jié)保留較好，但無法分清主次。

筆者應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論中的灰色關(guān)聯(lián)度方法對DR圖像進行處理[2-4]，進行了灰色聚類處理，取得了較好的分割效果。本算法屬于聚類算法，具體算法為：首先，根據(jù)實際需要確定聚類數(shù)目和初始聚類中心；然后，計算DR圖像中每個像素與各聚類中心中心的灰色關(guān)聯(lián)度，并按照關(guān)聯(lián)程度將像素點歸類；最后，進行迭代運算，更新聚類中心，目的是使得灰色關(guān)聯(lián)度總和最小。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:基于實時自動拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)研究

摘要：目前，圖像拼貼技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的發(fā)展趨勢是實現(xiàn)圖像的實時自動拼接。本文探討了基于實時自動拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的主要技術(shù)和實現(xiàn)方案。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像；圖像采集；拼接技術(shù)；實時；自動

1引言

近年來，醫(yī)學(xué)影像技術(shù)已成為醫(yī)療技術(shù)中發(fā)展最快的領(lǐng)域之一，圖像拼接（Image Mosaic）是指將多幅具有重疊區(qū)域的序列圖像通過圖像預(yù)處理、圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等處理后，形成一幅包含各個圖像序列內(nèi)容的寬視角全景圖像的技術(shù)。圖像拼接技術(shù)是圖像處理的重要研究領(lǐng)域，被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星遙感、圖像識別、醫(yī)學(xué)圖像分析及無人機監(jiān)視和搜索、虛擬現(xiàn)實等方面。Shmuel Peleg等人在圖像拼接理論和圖像拼接方法上做了大量工作，為圖像拼接在工程技術(shù)上的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。Masanobu Shimada等人將圖像拼接技術(shù)應(yīng)用于雷達圖像處理領(lǐng)域，用于監(jiān)控森林植被的變化情況。國外Mustafa Suphi Erden課題組研制了針式共聚焦顯微腹腔鏡，在微創(chuàng)手術(shù)中截取部分視頻圖像，拼接成全景圖像指導(dǎo)醫(yī)生診斷治療。國內(nèi)的嚴(yán)壯志課題組提出基于特征檢測、特征匹配、空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換和圖像融合等方法的圖像拼接技術(shù)，實現(xiàn)了連續(xù)X光片拼接的醫(yī)學(xué)全景成像。

現(xiàn)有的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像設(shè)備，特別是顯微成像設(shè)備，基本都是對組織的某一較小視野進行成像，設(shè)備最后采集到的是不同組織部位的多幀醫(yī)學(xué)圖像，需要醫(yī)生對這些圖像進行觀察分析，根據(jù)自身醫(yī)學(xué)知識與醫(yī)療經(jīng)驗來做出診斷。圖像拼接技術(shù)的應(yīng)用，能將多幅具有重疊區(qū)域的醫(yī)學(xué)圖像，通過圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等方法，自動拼接為大視野的清晰圖像。該圖像包含完整的醫(yī)學(xué)病理信息，有助于醫(yī)生全面了解病人病情。同時，系統(tǒng)能夠自動追蹤圖像中的感興趣區(qū)域，做出標(biāo)記和注釋，為醫(yī)生提供診斷輔助。

2主要研究內(nèi)容及關(guān)鍵技術(shù)

2.1主要研究內(nèi)容

本系統(tǒng)的研究是通過研發(fā)基于實時自動圖像拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像分析系統(tǒng)，為醫(yī)學(xué)實踐中，實現(xiàn)顯微鏡、眼科設(shè)備、內(nèi)窺鏡等設(shè)備的數(shù)字化圖像采集、圖像自動分析處理，從而對醫(yī)生的診斷、治療起到輔助作用。

本系統(tǒng)的主要研究內(nèi)容有基于CMOS的圖像采集、實時自動圖像拼接技術(shù)。

（1） 基于CMOS的圖像采集

基于CMOS的高清圖像采集系統(tǒng)的研發(fā)，包括圖像和視頻采集、圖像的編碼技術(shù)。兼顧紅外光和可見光，實現(xiàn)圖像的多波段自適應(yīng)采集。具體功能還包括自動對焦、自動識別拍照功能，以及圖像采集模塊在各種醫(yī)療設(shè)備使用的適應(yīng)性研究。

（2） 實時自動圖像拼接技術(shù)

研究圖像灰度處理、圖像變換、圖像配準(zhǔn)、圖像融合等算法，實現(xiàn)多幀醫(yī)學(xué)圖像或視頻序列的實時自動圖像拼接，輸出具有計算機診斷輔助功能的大視野全景醫(yī)學(xué)圖像。能夠自動跟蹤圖像中的感興趣區(qū)域并做出標(biāo)識和注釋。

2.2關(guān)鍵技術(shù)

圖像的拼接技術(shù)是本設(shè)計的關(guān)鍵，本設(shè)計提出對采集的多幀醫(yī)學(xué)圖像進行實時自動拼接，提供寬角度全景圖像。同時，能夠自動跟蹤圖像中的感興趣區(qū)域并做出標(biāo)識和注釋。

3 系統(tǒng)設(shè)計思路

3.1 圖像處理模塊

圖像傳感器模塊計劃采用CMOS傳感器為核心做成獨立硬件模塊，通過高速數(shù)據(jù)線與圖像處理模塊連接。這樣設(shè)計的優(yōu)點在于模塊可以根據(jù)不同的應(yīng)用場合，進行合理布置。

圖像編解碼和圖像處理模塊的方案計劃采用TI的soc方案。該方案可以完成圖像編解碼、圖像處理功能。

3.2實時自動圖像拼接技術(shù)研究

圖像拼接的核心技術(shù)是圖像配準(zhǔn)，關(guān)鍵在于準(zhǔn)確找到相鄰圖像間重疊區(qū)域的位置及范圍，進而通過圖像融合的方法實現(xiàn)全景圖像構(gòu)建。圖像配準(zhǔn)通常有三類方法：基于灰度值的圖像配準(zhǔn)、基于變換域的圖像配準(zhǔn)和基于特征的圖像配準(zhǔn)。基于灰度值的圖像配準(zhǔn)方法實現(xiàn)方便，計算量小，但該方法對圖像間的細微差別較敏感，抗干擾能力不強。基于變換域的圖像配準(zhǔn)可以緩解這個問題，且算法簡潔，利于硬件的實現(xiàn)。不過該方法要求兩幅圖像的重疊區(qū)域不能少于50%，如果重疊區(qū)域過小，容易造成誤配準(zhǔn)。為了提高圖像配準(zhǔn)的精確度和速度，達到實時自動圖像拼接的功能，本設(shè)計提出將基于灰度的網(wǎng)格配準(zhǔn)和基于特征值配準(zhǔn)相結(jié)合的方法。首先，對輸入圖像進行粗網(wǎng)格的分塊處理，利用基于灰度的配準(zhǔn)方法確定相似重疊區(qū)域。然后在重疊區(qū)域內(nèi)進行基于SIFT（Scale-invariant feature transform）特征點提取和配準(zhǔn)，這樣就可以大大提高圖像配準(zhǔn)的速度。圖像拼接算法的流程如圖1所示。

4 結(jié)論

本文探討了基于實時自動拼接技術(shù)的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)的主要技術(shù)和設(shè)計思路，有了自動的圖像拼接技術(shù)，就能將多幅具有重疊區(qū)域的醫(yī)學(xué)圖像，通過圖像處理的方法，自動拼接為大視野的清晰圖像，為醫(yī)生的診斷提供參考。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:面向創(chuàng)新能力培養(yǎng)的“醫(yī)學(xué)圖像處理”實驗教學(xué)改革研究

摘 要：以“醫(yī)學(xué)圖像處理”實驗課程中培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新實踐能力為目的，以“醫(yī)學(xué)圖像處理”實驗課程教學(xué)改革為例展開研究，通過實驗教學(xué)改革，激發(fā)了醫(yī)學(xué)院學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，培養(yǎng)了學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力，加強了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性，提高了學(xué)生的動手能力，提升了學(xué)生的創(chuàng)新能力和獨立從事科研工作的能力。實踐證明，教學(xué)改革方案對于提高學(xué)生解決實際問題能力和提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)效果有顯著作用。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像處理；實驗改革；創(chuàng)新能力

醫(yī)學(xué)科學(xué)的不斷發(fā)展，有賴于醫(yī)學(xué)自身認(rèn)識能力的提高，更有賴富于獨立思考能力和創(chuàng)新能力的醫(yī)學(xué)人才的成長，在大學(xué)階段培養(yǎng)和造就富于創(chuàng)新能力的醫(yī)學(xué)人才，是時代賦予我們的神圣使命。

醫(yī)學(xué)圖像處理是一門系統(tǒng)地研究各種圖像理論、技術(shù)和應(yīng)用的較新的課程，實驗教學(xué)在“醫(yī)學(xué)圖像處理”課程中起著越來越重要的作用，數(shù)字醫(yī)學(xué)圖像處理實驗教學(xué)的目的在于讓學(xué)生掌握醫(yī)學(xué)成像和圖像處理方面的基本原理、方法和發(fā)展趨勢，培養(yǎng)學(xué)生解決該方面實際問題的能力。本文通過對醫(yī)學(xué)圖像處理實驗課程進行改革研究，通過實踐動手環(huán)節(jié)，有效培養(yǎng)醫(yī)學(xué)生的獨立思考和創(chuàng)新能力，并為醫(yī)療學(xué)科培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的實驗教學(xué)模式提供借鑒。

一、培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和獨立思考的積極性

通過實驗教學(xué)改革，設(shè)計新的實驗方案，以培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，增強主動參與意識。學(xué)生對實驗內(nèi)容產(chǎn)生了好奇，就會積極主動地查找相關(guān)資料，與老師和同學(xué)討論。實驗過程嘗試多種教學(xué)方法，增強學(xué)生的學(xué)習(xí)動力，培養(yǎng)學(xué)生對實驗內(nèi)容的濃厚興趣。同時，采用醫(yī)院實際應(yīng)用案例，培養(yǎng)學(xué)生獨立思考的習(xí)慣和解決實際應(yīng)用問題的能力。醫(yī)學(xué)圖像處理課程相關(guān)的數(shù)學(xué)理論抽象，算法難度偏大，給教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)造成了很大的困難。利用影像物理課程的“醫(yī)學(xué)圖像處理”實驗教學(xué)中的Matlab軟件使用Matlab圖像處理工具箱函數(shù)將大大減輕圖像數(shù)據(jù)的繁雜操作，使學(xué)生更加快捷地完成圖像處理任務(wù)，可以把更多的精力傾注于各種圖像處理算法的效果上。Matlab為醫(yī)學(xué)影像專業(yè)的學(xué)生提供了一個很好的編程平臺，使學(xué)生能夠編程實現(xiàn)簡單的圖像處理算法，提高學(xué)生的獨立思考能力和實際動手能力，使學(xué)生能更快、更好掌握圖像處理和圖像分析的基本理論和分析方法。對于醫(yī)學(xué)圖像處理這門課程的特點，布置大量上機操作訓(xùn)練，讓學(xué)生體驗圖像處理的樂趣。例如，圖像增強處理實驗，圖像增強技術(shù)是圖像處理的重要內(nèi)容，用來改善圖像的質(zhì)量，一幅視覺效果很差的圖像，其灰度直方圖都集中在很窄的一段區(qū)間內(nèi)，為了增強該圖像的對比度，提高圖像的視覺效果，就需要采用一種圖像增強方法。Matlab工具箱中有求直方圖函數(shù)imhist和均衡化函數(shù)histeq函數(shù)，讀取原始圖像后，直接調(diào)用工具箱的相應(yīng)函數(shù)就可以處理圖像，可以讓學(xué)生自己編寫函數(shù)，嘗試用不同的方法改善圖像，將增強后的圖像與原圖像進行相比，觀察處理結(jié)果，不斷改進，這樣就可以使學(xué)生對直方圖均衡化圖像增強方法產(chǎn)生興趣。

二、通過開展研究性教學(xué)培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和獨立思考能力

開展研究性教學(xué)，培養(yǎng)學(xué)生在教學(xué)中的主動性和創(chuàng)造性，它是以培養(yǎng)學(xué)生的獨立思考和創(chuàng)新實踐能力為核心的一種教學(xué)活動方式，可以提高學(xué)生的觀察、操作、研究的能力且開發(fā)其創(chuàng)新思維。具體實施步驟為：首先，教師根據(jù)課程內(nèi)容，提出問題，解釋實驗題目的內(nèi)容和研究目標(biāo)。其次，學(xué)生查閱文獻資料，找到感興趣的課題題目。再次，在教師的指導(dǎo)下，學(xué)生提出解決問題的方案，激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)和探究的動機，鼓勵學(xué)生自己編程調(diào)試實現(xiàn)，學(xué)生開動腦筋，親自動手，開發(fā)了學(xué)生的創(chuàng)造力并使其對該學(xué)科產(chǎn)生興趣。最后，實驗總結(jié)和評價。實驗結(jié)束，有針對性地找出典型實驗，對于最優(yōu)解決方案和尚有不足的解決方案，分別對各方案的研究方法、技術(shù)路線、研究結(jié)論進行總結(jié)和評價。以醫(yī)學(xué)圖像處理的直方圖知識點為例，首先教師解釋該實驗題目的內(nèi)容和研究目標(biāo)，認(rèn)識直方圖在圖像處理中的基本概念，接下來需要學(xué)生對教材的知識進行系統(tǒng)的掌握，并且要查閱相關(guān)資料，根據(jù)課本上直方圖的數(shù)學(xué)公式，利用Matlab軟件仿真出一幅圖像的直方圖分布，進而得出的仿真圖與利用Matlab圖像處理工具箱的imhist函數(shù)得到的直方圖分布圖片進行比較，根據(jù)兩者圖像曲線的相似度來判斷自己編寫的程序是否合理。學(xué)生完成上述步驟后，教師需進行實驗總結(jié)和評價并對本實驗進行統(tǒng)一演示，對共性問題統(tǒng)一解決，對個別問題應(yīng)進行單獨輔導(dǎo)。

三、充分利用實驗室條件，通過實驗室教學(xué)，解決一些圖像處理問題

配合20學(xué)時的理論課程，安排了12學(xué)時的實驗課。設(shè)計了5個多達20學(xué)時的實驗內(nèi)容供學(xué)生選擇，其中驗證性實驗2個8學(xué)時，目的是鞏固和掌握在醫(yī)學(xué)圖像處理理論內(nèi)容中的基本的原理、算法及思想；綜合性實驗2個8學(xué)時，使理論課程中的重要知識點的綜合運用能力得到提高；設(shè)計創(chuàng)新性實驗1個4學(xué)時，運用理論知識解決實際問題、與本學(xué)科前沿研究相結(jié)合、注重培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新能力的有效手段。選擇圖像處理中最重要的算法作為實驗課教學(xué)的主要內(nèi)容，覆蓋了醫(yī)學(xué)圖像處理中圖像增強、圖像壓縮、圖像分割、圖像特征描述、彩色圖像處理等各個重要部分，并利用實驗室開放管理的模式為學(xué)生課下做實驗提供了條件，以滿足因材施教，體現(xiàn)以學(xué)生為主體的思想，以及滿足不同層次學(xué)生的需要。

四、通過實訓(xùn)基地教學(xué)，開展拓展性探究學(xué)習(xí)

通過醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院實訓(xùn)基地教學(xué)，了解社會對該課程應(yīng)用方向的實際需求情況以及創(chuàng)新技術(shù)進行項目開發(fā)，積累實踐經(jīng)驗和工作技能，培養(yǎng)地科研、生產(chǎn)實踐一體化的創(chuàng)新型人才。增加課外設(shè)計實驗，鼓勵學(xué)生對算法改進或提出新的解決算法，加強學(xué)生的動手能力。加強科研訓(xùn)練，培養(yǎng)創(chuàng)新實踐意識，重視實際研究性問題實驗，有針對性地提出研究性問題，讓學(xué)生利用所學(xué)知識進行解決。例如，我們提出了附屬醫(yī)院實際MRI圖像分割問題，讓學(xué)生利用圖像分割的方法去解決，提高學(xué)生開展科學(xué)研究的能力。這些科研訓(xùn)練能提高學(xué)生思考問題、分析問題和解決問題的能力，培養(yǎng)其創(chuàng)新實踐意識，從而提高學(xué)生開展科學(xué)研究的能力，為今后工作打下良好基礎(chǔ)。

總之，針對醫(yī)學(xué)圖像處理課程的特點，結(jié)合學(xué)科組多年的教學(xué)經(jīng)驗，在實驗教學(xué)實踐等環(huán)節(jié)中對如何培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維這個課題進行了一些具有改革性的嘗試，結(jié)合實驗教學(xué)案例，簡要闡述了如何利用實際的案例來激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和培養(yǎng)創(chuàng)新動機。通過教學(xué)效果能夠看出該實踐可以有效地激發(fā)學(xué)生的興趣，在培養(yǎng)學(xué)生的動手能力同時可以加深學(xué)生對實際問題的理解，加強了學(xué)生對知識綜合運用和創(chuàng)新研究的能力。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:計算機技術(shù)在核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

【摘要】：本文以下內(nèi)容將對計算機技術(shù)在核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用進行研究和探討，以供參考。

【關(guān)鍵詞】：計算機技術(shù)；核醫(yī)學(xué)；圖像處理系統(tǒng)；應(yīng)用

1、前言

核醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)是通過探測標(biāo)記有發(fā)射性示蹤同位素的藥物在人體內(nèi)的分布和代謝來獲得人體信息的醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)，其中，γ相機是兩維的顯像設(shè)備，主要由探頭和計算機系統(tǒng)兩部分組成，探頭部分檢測到γ光子并輸出它的位置、能量及其它相關(guān)信息，與探頭相連接的控制臺獲取這些信息，數(shù)字化后將數(shù)據(jù)讀入到內(nèi)存中進行處理并最終計算得到可用于臨床診斷和研究的核醫(yī)學(xué)圖像，可見對其研究具有非常重要的意義。本文以下內(nèi)容將對計算機技術(shù)在核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)中的應(yīng)用進行研究和探討，以供參考。

2、核醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)軟件的總體結(jié)構(gòu)

其軟件系統(tǒng)主要由四個子系統(tǒng)組成，即影像信息管理子系統(tǒng)、圖像采集子系統(tǒng)、圖像處理與臨床規(guī)程子系統(tǒng)和影像信息交換子系統(tǒng)。各子系統(tǒng)在形式上時互相獨立的應(yīng)用程序，可以分別運行在控制臺、輔診臺和服務(wù)器上。其中影像信息管理子系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)維護和管理整個系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)及病人，報告等其它相關(guān)信息。其它三個子系統(tǒng)的運行要依賴于該子系統(tǒng)的運行，它們不具備直接修改系統(tǒng)數(shù)據(jù)的權(quán)限，而只能通過影像信息管理子系統(tǒng)來獲取、查詢或更新系統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)及其它信息。實際上影像信息管理子系統(tǒng)在其內(nèi)部建立了一個數(shù)據(jù)庫，它封裝了對這個數(shù)據(jù)庫的所有操作，這種集中式的數(shù)據(jù)管理保證了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和一致性，也使得整個系統(tǒng)各模塊的劃分更加清晰和明確，同時也便于系統(tǒng)的擴展。

圖像采集子系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)的采集、成像和實時顯示等工作，圖像處理與臨床規(guī)程子系統(tǒng)對采集得到的核醫(yī)學(xué)圖像進行顯示、處理及進行定量的臨床規(guī)程分析，影像信息交換子系統(tǒng)通過監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)上的DICOM服務(wù)請求，核實后接受該請求，并響應(yīng)其檢索、存儲以及獲取圖像的請求。

3、核醫(yī)學(xué)圖像處理系統(tǒng)總體框架設(shè)計及程序?qū)崿F(xiàn)

數(shù)據(jù)庫服務(wù)器總的來說有兩種狀態(tài)：監(jiān)聽狀態(tài)和數(shù)據(jù)維護狀態(tài)，在監(jiān)聽狀態(tài)下，它能夠接受來自采集端和處理端得請求，并分別調(diào)用相應(yīng)的模塊進行處理，在數(shù)據(jù)維護狀態(tài)下，它能夠完成通常的數(shù)據(jù)維護工作，同時，它也能夠處理來自客戶端的請求。因此，系統(tǒng)的總體框架是啟動服務(wù)器后就立即進入監(jiān)聽狀態(tài)，只有在維護人員登錄以后，才啟動相應(yīng)的數(shù)據(jù)維護模塊。

核醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)的主要功能有兩個，一個是實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器功能，它在后臺充當(dāng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，可以提供數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)添加等功能；另一個是數(shù)據(jù)庫維護功能，可以對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行管理維護，分別介紹如下：第一，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，其啟動后，圖像采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)和信息交換系統(tǒng)就可以連接到數(shù)據(jù)庫上，完成數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)添加等工作。當(dāng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器啟動后，系統(tǒng)就進入監(jiān)聽狀態(tài)，可以處理客戶端的請求。服務(wù)器在監(jiān)聽狀態(tài)下，可以接受到網(wǎng)絡(luò)上的連接請求，只有在檢驗用戶名和密碼后才接受查詢和添加請求，這樣大大提高了系統(tǒng)的安全性。客戶端和服務(wù)器的鏈接是基于TCP/IP協(xié)議，按照我們自己定義的一套通訊協(xié)議來工作的。所有的這些操作都是在后臺進行的，不需要任何人為操作，而且系統(tǒng)管理員可以通過查看日志來了解歷史操作。第二，數(shù)據(jù)庫維護功能。作為一個完善的數(shù)據(jù)庫模塊，必須提供一個安全可靠的數(shù)據(jù)庫維護方案，ANMIS系統(tǒng)充分考慮到了這一點，其提供了許多方便安全的數(shù)據(jù)維護功能，系統(tǒng)可以為每個用戶指定操作權(quán)限，不同權(quán)限的用戶可以訪問的數(shù)據(jù)和操作都是不同的，這樣有利于系統(tǒng)安全。①數(shù)據(jù)顯示模塊，在該模塊中，可以進行記錄的邏輯刪除和部分信息維護，可以選擇多個病人，然后選擇編輯即可編輯選中的病人記錄。數(shù)據(jù)維護模塊。在病人數(shù)據(jù)維護模塊中，可以完成對病人數(shù)據(jù)信息的所有維護功能：編輯、添加、查找、邏輯刪除、物理刪除等。③數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)模塊。在圖像文件的備份和恢復(fù)模塊中，主要完成的功能是數(shù)據(jù)備份和數(shù)據(jù)恢復(fù)，其主要界面是兩個樹狀控件組成，其中一個數(shù)控件顯示未備份的圖像文件，另一個顯示即要備份的圖像文件，選中文件可以通過中間的命令按鈕，也可以通過菜單，甚至可以直接將圖像文件從左邊拖到右邊。對于文件夾，則將其內(nèi)的所有的圖像文件全部選中，在選完文件后，按“備份”按鈕即可備份。如果設(shè)置的是備份到默認(rèn)目錄，則系統(tǒng)自動向默認(rèn)目錄備份，如果設(shè)置的是指定備份目錄，則系統(tǒng)提示選擇備份目錄，用戶甚至可以為每一個文件制定備份目錄。④用戶管理模塊。對于超級用戶，他可以授權(quán)他人訪問數(shù)據(jù)，設(shè)置其訪問權(quán)限，也可以刪除用戶，同樣，他也有權(quán)更改任何用戶的密碼，對于一些重要的系統(tǒng)參數(shù)，也只有超級用戶才能更改。

4、結(jié)尾

利用計算機技術(shù)進行核醫(yī)學(xué)圖像處理顯示出了科學(xué)技術(shù)的優(yōu)越性，其可以為醫(yī)生提供一個功能完備且強大，操作界面友好，自動化程度高，能夠大大降低醫(yī)生的勞動強度，相信，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，其必將越來越廣泛的被應(yīng)用到醫(yī)學(xué)的各個領(lǐng)域。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程教學(xué)改革的探索

摘 要 醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)課之一。在簡要介紹CDIO教學(xué)模式基礎(chǔ)上，提出幾點該課程教學(xué)改革的措施，包括融合多媒體教學(xué)和傳統(tǒng)教學(xué)手段；引導(dǎo)學(xué)生整體把握知識點；調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性；培養(yǎng)學(xué)生的實踐動手能力；形成理工醫(yī)結(jié)合的思維方式。教學(xué)實踐證明，所提教改經(jīng)驗?zāi)苋媾囵B(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)技能，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，很好地增強教學(xué)效果。

關(guān)鍵詞 圖像處理；圖像分析；教學(xué)改革；教學(xué)模式；CDIO

醫(yī)學(xué)圖像處理與分析是研究圖像處理的基本理論及其在生物醫(yī)學(xué)工程中的應(yīng)用的一門學(xué)科，是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的專業(yè)必修課。該課程的任務(wù)是：系統(tǒng)介紹圖像處理與分析的基本理論和基本方法，側(cè)重使學(xué)生掌握其在生物科學(xué)領(lǐng)域的實際應(yīng)用，目的是使學(xué)生系統(tǒng)掌握數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)概念、基本原理和實現(xiàn)方法，學(xué)習(xí)圖像分析的基本理論、典型方法和實用技術(shù)，為在生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域從事研究與開發(fā)打下扎實基礎(chǔ)。

醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程理論抽象，涉及醫(yī)學(xué)、計算機、數(shù)學(xué)、物理、信號處理等多個領(lǐng)域的知識，學(xué)科之間高度交叉、滲透，學(xué)生很難理解其中的相關(guān)知識和技術(shù)，因此課程起點高，教學(xué)難度大[1-2]。筆者在教學(xué)方法上也與時俱進，摒棄傳統(tǒng)教學(xué)方法的弊端，引入新的教學(xué)模式和教學(xué)方法，實現(xiàn)培養(yǎng)高質(zhì)量人才的目標(biāo)。

本文提出筆者基于CDIO教學(xué)模式的醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程教學(xué)改革方面的一些經(jīng)驗。總體說來，該課程教學(xué)改革的主要思路是：以全新的教學(xué)理念為指導(dǎo)，以先進的教學(xué)手段和方法為橋梁，以學(xué)科交叉的眼光有機結(jié)合課程教學(xué)與課外教學(xué)、理論教學(xué)與實踐教學(xué)、系統(tǒng)講授與學(xué)生自學(xué)等多種方式，實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的完整性、前沿性、理論性與實踐性，使學(xué)生掌握本門課程的理論框架與思維方法，掌握生物圖像處理與分析的相關(guān)技能，能夠采取合適的處理方法實現(xiàn)特定的醫(yī)學(xué)圖像處理目的。

1 CDIO教學(xué)模式

CDIO教學(xué)模式是近年來國外工程教育改革的最新成果，其中C代表構(gòu)思（Conceive），D代表設(shè)計（Design），I代表實現(xiàn)（Implement），O代表運作（Operate）。CDIO模式是以產(chǎn)品研發(fā)到產(chǎn)品運行的生命周期為載體，強調(diào)讓學(xué)生以主動的、實踐的、課程之間有機聯(lián)系的方式來學(xué)習(xí)工程，并以綜合培養(yǎng)的方式使學(xué)生在多方面達到工程師的預(yù)定目標(biāo)。實踐證明，CDIO教學(xué)模式比傳統(tǒng)教學(xué)模式適應(yīng)面更寬，更有助于提高教學(xué)質(zhì)量，尤為重要的是CDIO模式中的新評測標(biāo)準(zhǔn)，為工程教育的系統(tǒng)化發(fā)展奠定了基礎(chǔ)[3]。

2 醫(yī)學(xué)圖像處理與分析教改措施

2.1 融合多媒體教學(xué)和傳統(tǒng)教學(xué)手段

目前高校授課中普遍存在兩種極端：

一種是只板書授課，形式單調(diào)，內(nèi)容枯燥，課堂時間無法有效利用，知識容量小；

另一種則完全采用多媒體授課，課堂教學(xué)變成單純地播放幻燈片，缺乏學(xué)生參與互動的空間和可能。

筆者強調(diào)打造“多媒體+板書”的高質(zhì)量精品課堂：

一方面，優(yōu)秀的教學(xué)課件能提升和精煉教材內(nèi)容，通過利用圖像、聲音和動畫等多媒體技術(shù)將教材中相關(guān)概念、算法、原理及應(yīng)用轉(zhuǎn)化成形象逼真的影像展示給學(xué)生，介紹和比較不同的圖像處理方法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的不同效果，為學(xué)生提供生動的感性認(rèn)識；

另一方面，將板書穿插于多媒體教學(xué)中，對圖像處理算法的關(guān)鍵步驟進行推導(dǎo)和演算，同時展示教學(xué)進度、層次和重點，有利于學(xué)生對重要知識點的系統(tǒng)把握，有效避免知識講授過程中的“碎片化”現(xiàn)象。

2.2 引導(dǎo)學(xué)生整體把握知識點

在教學(xué)過程中，引導(dǎo)學(xué)生從整體上把握學(xué)習(xí)的總體要求，理清教學(xué)知識點、學(xué)習(xí)難點以及學(xué)習(xí)技巧，對于落實課程的知識點非常關(guān)鍵。每一章教學(xué)伊始，首先提出本章主線，即要解決什么問題，以什么樣的方法和步驟來解決問題，所介紹方法對于解決問題的優(yōu)點何在。當(dāng)教學(xué)內(nèi)容章節(jié)較多，分成多次講授時，這個主線將會反復(fù)強調(diào)，從而不斷加強學(xué)生對有關(guān)內(nèi)容學(xué)習(xí)目的性的認(rèn)識，開展針對性的學(xué)習(xí)。

2.3 調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性

德國教育學(xué)家第斯多惠認(rèn)為：“教育的藝術(shù)不在于教授的本領(lǐng)，而在于激勵、喚醒和鼓舞。”[4]心理學(xué)研究也表明，學(xué)習(xí)動機與學(xué)習(xí)效果之間的關(guān)系十分密切，不同性質(zhì)的學(xué)習(xí)動機對于學(xué)習(xí)效果有不同的影響。學(xué)生的學(xué)習(xí)動機直接制約他們的學(xué)習(xí)積極性，影響學(xué)習(xí)效果。筆者在課堂教學(xué)中經(jīng)常采用問題學(xué)習(xí)法（problem based learning，PBL），以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，促進學(xué)生參與教學(xué)。學(xué)生通過圖書館以及網(wǎng)絡(luò)等資源，查閱資料，系統(tǒng)分析，形成讀書報告，再到課堂上討論和交流，教師則主要起到布置任務(wù)和經(jīng)典總結(jié)的作用[2，5]。這種啟發(fā)式、互動式、討論式、研究性等教學(xué)方法，能夠充分調(diào)動學(xué)生的積極性和學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維和研究能力。另外，還可以通過課程網(wǎng)站、在線聊天等現(xiàn)代交流手段，將課堂教學(xué)和課后輔導(dǎo)有機結(jié)合，建立多渠道的教學(xué)互動模式，使學(xué)生得到及時的指導(dǎo)，增強學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

2.4 培養(yǎng)學(xué)生的實踐動手能力

本課程是一門以實踐為基礎(chǔ)的課程，必須十分注重學(xué)生實踐能力的培養(yǎng)和開發(fā)，使學(xué)生熟悉醫(yī)學(xué)圖像處理課程基本理論的同時，掌握如何通過計算機實現(xiàn)這些算法，能夠?qū)⑺鶎W(xué)知識和設(shè)計的算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理和分析，能夠根據(jù)具體臨床需要對算法進行設(shè)計、改進和優(yōu)化，使處理后的圖像符合臨床要求。為此，本課程設(shè)置了相關(guān)的課程設(shè)計環(huán)節(jié)，兩周時間內(nèi)要求學(xué)生完成5～6個實驗，檢驗算法效果，最終形成實驗報告。

2.5 形成理工醫(yī)結(jié)合的思維方式

現(xiàn)代生物科學(xué)已經(jīng)呈現(xiàn)高度綜合和高度分化的發(fā)展趨勢，作為生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的本科生，需要具備豐富扎實的理工科知識和一定基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識，才能在今后的工作中有所發(fā)展和創(chuàng)新。南通大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)工程本科專業(yè)設(shè)置于電子信息學(xué)院，隸屬工科范疇，而學(xué)生的醫(yī)學(xué)知識背景相對較弱。因此，本課程講授時要注重與醫(yī)學(xué)成像技術(shù)、醫(yī)學(xué)電子學(xué)等課程的銜接和交叉，不僅在講授某一種圖像處理方法時突出重點、分化難點，更要將醫(yī)學(xué)實例的處理融合于各章節(jié)，體現(xiàn)出理、工、醫(yī)三者結(jié)合，對從方法論和認(rèn)識論的較高層次上形成新的研究思維起到指導(dǎo)作用[2]。

3 結(jié)論

本文結(jié)合筆者多年來的教學(xué)經(jīng)驗，在簡要介紹CDIO教學(xué)模式的基礎(chǔ)上，針對醫(yī)學(xué)圖像處理與分析理論教學(xué)方面提出一些改革措施。實踐表明，醫(yī)學(xué)圖像處理與分析課程教學(xué)應(yīng)緊密結(jié)合醫(yī)學(xué)實踐，注重圖像處理方法與具體醫(yī)學(xué)應(yīng)用的有機結(jié)合和交叉，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)新思維能力。筆者今后還將圍繞實踐教學(xué)環(huán)節(jié)的改革開展一些有益的探索。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:雙語教學(xué)在醫(yī)學(xué)圖像處理課程中的應(yīng)用

摘 要 雙語教學(xué)是一種新的培養(yǎng)人才的教育模式，通過在醫(yī)學(xué)圖像處理課程教學(xué)中應(yīng)用雙語教學(xué)，在各個教學(xué)環(huán)節(jié)進行研究與探索，發(fā)現(xiàn)在教師與學(xué)生英語水平、課堂教學(xué)方法、教材的選用及考核機制等方面存在一定問題，并提出相應(yīng)的改進措施。

關(guān)鍵詞 醫(yī)學(xué)圖像處理；雙語教學(xué)；教材

雙語教學(xué)是指除漢語外，用一門外語作為課堂主要用語進行學(xué)科的教學(xué)。作為一門國際化的語言，英語的重要性越來越被人了解。在高校中開展專業(yè)課的雙語教學(xué)可以增強學(xué)生了解世界科技最新成果的能力，加快高等院校高層次教育與國際接軌的步伐。同時雙語教學(xué)課堂可以為教師提供一個提高自身英語綜合運用能力的訓(xùn)練機會，提高教師進行科學(xué)研究和國際學(xué)術(shù)交流的能力[1]。

醫(yī)學(xué)圖像處理是高校生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)普遍開設(shè)的專業(yè)課程之一。近年來，河南科技大學(xué)醫(yī)學(xué)技術(shù)與工程學(xué)院在開展多媒體教學(xué)的基礎(chǔ)上，大膽嘗試雙語教學(xué)在本課程中的應(yīng)用，根據(jù)教師的實際教學(xué)經(jīng)驗，結(jié)合大多數(shù)學(xué)生的反饋，總結(jié)在雙語教學(xué)過程中發(fā)現(xiàn)的問題，并提出幾項改進措施。

1 雙語教學(xué)中存在的問題

1.1 從教師角度

學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的醫(yī)學(xué)圖像處理課程使用教材的是羅述謙等著的《醫(yī)學(xué)圖像處理與分析》，在應(yīng)用雙語教學(xué)之后，教材更換為Rafael C.Gonzalez教授所著的Digital Image Processing，該教材內(nèi)容闡述清晰易懂，幾乎覆蓋了學(xué)生所必須掌握的全部基礎(chǔ)知識。本書已被全世界500多所大學(xué)和研究所使用，是國際知名高校的經(jīng)典教材。

對于擔(dān)任本門課程的教師來說，需要反復(fù)理解中文和英文原版教材，在吃透教材內(nèi)容的基礎(chǔ)上，結(jié)合圖像處理的最新技術(shù)制作多媒體課件，將原來準(zhǔn)備好的中文課件轉(zhuǎn)換為英文課件，并把原來已經(jīng)講熟練的課堂內(nèi)容用英語講授給學(xué)生。其中存在的問題有：1）教師之間對雙語教學(xué)的認(rèn)識有偏差，一部分教師認(rèn)為雙語教學(xué)應(yīng)該完全用英語授課，而其他大多數(shù)教師認(rèn)為既然是雙語，那么可以用兩種語言交叉授課，以學(xué)生理解為最終目的；2）教師的英語口語水平不夠高，畢竟不是英語專業(yè)出身，平時用到口語的機會也不是很多，所以教師都對自己的口語不是百分百自信。

1.2 從學(xué)生角度

雙語教學(xué)對學(xué)生的基礎(chǔ)英語應(yīng)用能力，尤其是聽說能力要求較高。學(xué)生在課堂上本來就需要經(jīng)過思考才能完全理解教師講的內(nèi)容，現(xiàn)在還要在聽懂英語的基礎(chǔ)上進行思考和繼續(xù)聽課，這對學(xué)生尤其是英語基礎(chǔ)不是太好的學(xué)生來說是比較困難的。雖然大部分學(xué)生已經(jīng)通過大學(xué)英語四級考試，甚至有部分學(xué)生已經(jīng)通過大學(xué)英語六級考試，但他們的英語實際聽說能力相對于應(yīng)試能力卻較為薄弱，仍然有可能聽不懂教師的講解，因此聽說能力成為他們用英語進行學(xué)習(xí)和交流的主要問題。

醫(yī)學(xué)圖像處理課程中涉及許多醫(yī)學(xué)圖像，因此有關(guān)醫(yī)學(xué)的英文詞匯也出現(xiàn)不少。醫(yī)學(xué)詞匯較為難記，長單詞較多，這也給學(xué)生的課堂聽講帶來一定的困擾，影響了課堂內(nèi)容的吸收，效果較差。

1.3 從考核角度

既然是雙語授課，那么在考核時同樣需要考慮到兩種語言的問題。如果用全英文出試卷，恐怕會出現(xiàn)學(xué)生連題都看不懂的情況；如果用中文試卷，又無法體現(xiàn)雙語教學(xué)的優(yōu)勢，難以考核教學(xué)的效果。

2 相應(yīng)的改進措施

針對在雙語教學(xué)中遇到的問題，思考后認(rèn)為：在醫(yī)學(xué)圖像處理課程的雙語教學(xué)中，應(yīng)明確課程雙語教學(xué)的目的仍是傳授專業(yè)知識，這一點在教學(xué)過程中必須始終堅持，英語只是一種工具，否則專業(yè)課的雙語教學(xué)就變成專業(yè)英語課。為實現(xiàn)這樣的目標(biāo)，結(jié)合師生的實際情況，提出相應(yīng)的改進措施。

2.1 加強教師培訓(xùn)，提高講課水平

雙語教學(xué)成功與否取決于從事雙語教學(xué)教師的水平，因此，加強授課教師的英語能力是十分必要的。學(xué)院與外語學(xué)院聯(lián)系，請專業(yè)的英語口語教師為承擔(dān)雙語教學(xué)任務(wù)的教師開展英語培訓(xùn)，培訓(xùn)的內(nèi)容包括教學(xué)過程中經(jīng)常使用的教學(xué)專用術(shù)語以及學(xué)科中常用的英語闡述和評論能力。除此之外，學(xué)院還派青年教師到國內(nèi)著名高校或國外學(xué)習(xí)進修，參加學(xué)術(shù)研討會議和培訓(xùn)班等，提高教師的專業(yè)水平和英語能力。

除加強教師水平之外，還要更好地發(fā)揮多媒體教學(xué)手段在教學(xué)中的作用。對于較難理解的專業(yè)術(shù)語、句子等，在課件中用中英文對照幫助理解，這樣可以保證即使英語水平較低的學(xué)生也能夠領(lǐng)會教學(xué)中的基本內(nèi)容。由于本課程是醫(yī)學(xué)圖像處理，因此在課件中可以多引入一些新型圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖片中的應(yīng)用。這些知識與本專業(yè)的其他專業(yè)課也有相關(guān)聯(lián)之處，學(xué)生對這方面的內(nèi)容較為感興趣，課堂氣氛活躍，教學(xué)效果良好。

2.2 發(fā)揮學(xué)生主體作用，增強學(xué)習(xí)興趣

上課時教師應(yīng)鼓勵學(xué)生用英文發(fā)言、提問，加強師生之間及學(xué)生之間的英文溝通和交流能力，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和主動性，引導(dǎo)學(xué)生自主思維。授課結(jié)束，可由學(xué)生用英文做重點總結(jié)，然后教師補充。精選教學(xué)內(nèi)容，對于一些常用的專業(yè)術(shù)語和句子，課堂上需要經(jīng)常復(fù)習(xí)。引導(dǎo)學(xué)生逐步學(xué)會用英語結(jié)合專業(yè)知識進行思考分析，提高學(xué)生分析解決問題的能力，加深對授課內(nèi)容的理解。雙語教學(xué)難度大，只有充分調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，發(fā)揮他們的主體意識，才能取得良好效果[2]。

2.3 改進考核方法，提高教學(xué)質(zhì)量

雙語教學(xué)仍然是以學(xué)生為主體的，因此采取一個合理有效的考核方法能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，取得良好的學(xué)習(xí)成績。可以考慮作業(yè)、課后練習(xí)、實驗報告采用全英文模式，在這種情況下，學(xué)生有時間在組織好英語答案的情況下進行回答。課堂上的討論及問題回答以英文為主，必要時輔以中文解釋，這樣也可以鍛煉學(xué)生的口語能力，并提高他們參與討論的熱情。最后的期末考試可以采取中英文結(jié)合的方式，對于一些相對簡單的題目如填空題等可以用英文出題，要求英文回答；而一些較為復(fù)雜的問答或計算題，可允許學(xué)生用中英文作答。這些考核內(nèi)容在最終成績中所占的權(quán)重不同，如可定為平時成績占總評成績的30%，考試成績占總評成績的70%。這樣的考核方式也可促進學(xué)生在平時的學(xué)習(xí)興趣，加強日常的學(xué)習(xí)積累。

3總結(jié)

通過這些改進措施，能夠提高學(xué)生對雙語教學(xué)的學(xué)習(xí)興趣，調(diào)動學(xué)習(xí)的積極性，使學(xué)生通過學(xué)習(xí)不僅能夠?qū)W到專業(yè)知識，也提高了英語聽說讀寫能力。雙語教學(xué)作為一種較新的教學(xué)手段，仍然在實踐中摸索，在教學(xué)過程中不斷完善，只有不斷地發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、積累經(jīng)驗，才能更好地發(fā)揮雙語教學(xué)的效果。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:醫(yī)學(xué)圖形圖像處理在大專類醫(yī)學(xué)院校醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育體系中的研究

【摘要】在信息高速發(fā)展的今天，醫(yī)學(xué)信息學(xué)的涵蓋已經(jīng)悄悄的發(fā)生了變化，醫(yī)學(xué)圖形圖像處理已經(jīng)作為一個非常重要的內(nèi)容而被納入了醫(yī)學(xué)信息學(xué)的范疇。國內(nèi)的一些本科院校紛紛設(shè)置了相關(guān)專業(yè)，開設(shè)了相關(guān)教學(xué)內(nèi)容。然而與此相比，大專類的醫(yī)學(xué)院校，在這一塊仍然處于空白狀態(tài)。本文針對這一問題展開研究，擬提出醫(yī)學(xué)圖形圖像處理在大專層次的教育當(dāng)中的必要性與可行性。

【關(guān)鍵詞】醫(yī)學(xué)圖形圖像處理；信息學(xué)；大專；醫(yī)學(xué)院校

一、引言

1999年6月9日，經(jīng)紐約中華醫(yī)學(xué)基金會（China Medical Board of New York，CMB）理事會批準(zhǔn)資助，成立了國際醫(yī)學(xué)教育專門委員會（1nstitute for Interna-

tional Medical Education，IIME）。該委員會的任務(wù)是為制定醫(yī)學(xué)教育“基本要求”提供指導(dǎo)。在該機構(gòu)制定的培養(yǎng)要求當(dāng)中，生物醫(yī)學(xué)工程相關(guān)知識，特別是“醫(yī)學(xué)圖形圖像處理”被作為基礎(chǔ)知識要求被提出。[5][8]

當(dāng)前我國數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)的重點是醫(yī)院內(nèi)部的數(shù)字化建設(shè)。為實現(xiàn)無膠片化，需要建立覆蓋全院醫(yī)療和辦公區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)和pacs系統(tǒng)，實現(xiàn)ct、核磁、x線、病理、彩超、電子胃鏡等圖像的網(wǎng)上數(shù)字化采集、傳輸、存儲、調(diào)閱等功能。而這些方面，都需要從業(yè)者具備相關(guān)的專業(yè)知識。但是醫(yī)學(xué)圖形圖像處理教學(xué)在專科層次教學(xué)當(dāng)中處于盲區(qū)。經(jīng)過調(diào)查國內(nèi)各省的40多所相關(guān)大專院校，其中開展了醫(yī)學(xué)信息教育的學(xué)校目前的有12所。[1]授課內(nèi)容基本是信息檢索，少數(shù)涉及到了一些醫(yī)療管理軟件的應(yīng)用，至于醫(yī)學(xué)圖形圖像方面的課程，高專的醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育中沒有涉及，因此在目前大專層次的醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育體系的現(xiàn)狀是：醫(yī)學(xué)信息教育停留在信息素養(yǎng)的培養(yǎng)的階段，沒有進一步的考慮醫(yī)學(xué)信息的處理，也就是說沒有提升到技能的層面上。

二、國內(nèi)外關(guān)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)教育的現(xiàn)狀分析

醫(yī)學(xué)信息學(xué)是交叉學(xué)科，起源于美國。現(xiàn)今美國的醫(yī)學(xué)信息涵蓋面，已經(jīng)不僅僅局限于醫(yī)學(xué)情報，信息資源建設(shè)、檢索，其內(nèi)涵已經(jīng)擴展到了轉(zhuǎn)化研究信息學(xué)、醫(yī)學(xué)圖像信息學(xué)。[3][4]

德國是國際醫(yī)學(xué)信息學(xué)會（IMIA）的官方國家成員，其醫(yī)學(xué)信息學(xué)、生物測量和流行病學(xué)協(xié)會（GMDS）提出醫(yī)學(xué)信息學(xué)（Medizinische Informatik，MI）內(nèi)涵：應(yīng)該包括醫(yī)療信息的收集、加工與提煉過程。具體研究內(nèi)容包括：生物信息學(xué)，醫(yī)學(xué)圖像處理，信息檢索、決策支持等。[9]國外一些發(fā)達國家，醫(yī)學(xué)信息學(xué)已經(jīng)從信息素養(yǎng)教育上升到了信息技術(shù)教育的程度，并形成了專科-研究生-博士研究生的完整培養(yǎng)體系。

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，其結(jié)果使臨床醫(yī)生對人體內(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)域的一場革命，與此同時，核磁共振成像象（MRI：Magnetic Resonance Imaging）、超聲成像、數(shù)字射線照相術(shù)、發(fā)射型計算機成像和核素成像等也逐步發(fā)展。計算機和醫(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)取得了很大的進展，同時將各種成像技術(shù)得到的信息進行互補，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)。而醫(yī)學(xué)圖形圖像作為一門交叉學(xué)科，成為了一般醫(yī)學(xué)本科院校臨床專業(yè)與生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的主要的學(xué)科。

三、國內(nèi)政策對于醫(yī)學(xué)信息教育的扶持與指導(dǎo)方向

衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]01號文件指出：衛(wèi)生部醫(yī)院管理研究所在相關(guān)部委的支持下，決定在全國開展“醫(yī)療衛(wèi)生信息技術(shù)普及教育”工作，旨在建立和完善我國“醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息技術(shù)教育體系”，并使之成為指導(dǎo)我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化建設(shè)對各類IT人才需求的重要依據(jù)；成為我國醫(yī)療衛(wèi)生信息技術(shù)人員和醫(yī)學(xué)院校學(xué)生走出國門與國際接軌的橋梁和紐帶；成為我國全體醫(yī)務(wù)人員和醫(yī)學(xué)院校在校生必須掌握的一門現(xiàn)代化工具，從而提高醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體服務(wù)水平，為更多的患者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]02號文件指出：加速推進信息技術(shù)在醫(yī)療服務(wù)、預(yù)防保健、衛(wèi)生監(jiān)督、科研教育等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，普及醫(yī)療信息化知識，充分利用現(xiàn)代遠程教育手段為廣大醫(yī)務(wù)人員提供繼續(xù)教育機會，快速培養(yǎng)符合我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)信息化建設(shè)急需的專業(yè)人才，滿足人民群眾日益增長醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)需求。

衛(wèi)醫(yī)研教發(fā)[2007]03號文件指出：隨著信息技術(shù)在醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對“醫(yī)信”復(fù)合型人才的需求已成為各級醫(yī)療機構(gòu)在醫(yī)療信息化建設(shè)、應(yīng)用和管理中急需解決的首要問題。

作為國內(nèi)的大專院校，其教學(xué)的宗旨與目的是為基層輸送大量的實用型醫(yī)學(xué)人才，同時兼顧了向更高層次醫(yī)學(xué)教育輸送可持續(xù)培養(yǎng)的醫(yī)學(xué)生。無論是從實用出發(fā)還是從可持續(xù)的培養(yǎng)出發(fā)，醫(yī)學(xué)生在醫(yī)學(xué)信息學(xué)上的教育都不容缺失。

四、目前醫(yī)學(xué)信息教育環(huán)節(jié)當(dāng)中的拓展方向

醫(yī)學(xué)信息學(xué)是醫(yī)學(xué)和計算機學(xué)科的結(jié)合，是醫(yī)學(xué)發(fā)展的必經(jīng)階段。[2]該學(xué)科的發(fā)展需要大批掌握相關(guān)計算機技術(shù)和醫(yī)學(xué)只是的高素質(zhì)符合人才。

當(dāng)前社會對于醫(yī)學(xué)信息處理方面的人才需求量大，通過課程建設(shè)能夠培養(yǎng)出符合社會要求的懂得醫(yī)學(xué)信息處理應(yīng)用類人才。使學(xué)生掌握醫(yī)學(xué)圖像的相關(guān)概念與圖像處理中的圖像變換，增強，恢復(fù)，壓縮，圖像的分割及特征提取等基本理論；掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基本理論、技術(shù)、方法、應(yīng)用和進展；了解醫(yī)學(xué)信息三維可視化的技術(shù)和基本實現(xiàn)方法；并在此基礎(chǔ)上掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的整體結(jié)構(gòu)框架，逐漸形成觀察、思考、分析和解決有關(guān)理論和實踐問題的能力，并通過圖像處理算法的編程來提高學(xué)生的動手能力。這樣的才能使學(xué)生在數(shù)字化醫(yī)院建設(shè)的大背景下適應(yīng)需求，提高競爭力。[7]

五、專科層次開展醫(yī)學(xué)圖形圖像教學(xué)的必要性和可行性

醫(yī)學(xué)圖像處理是當(dāng)今各醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用和需求廣泛的一門學(xué)科，是生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的必修課程，也是計算機科學(xué)與技術(shù)（醫(yī)學(xué)應(yīng)用和醫(yī)學(xué)智能信息處理方法）的專業(yè)主要課程。設(shè)置本課程的目的是：（1）使學(xué)生掌握數(shù)字圖像的相關(guān)概念與圖像處理中的圖像變換，增強，恢復(fù)，壓縮，圖像的分割及特征提取等基本理論；（2）掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基本理論、技術(shù)、方法、應(yīng)用和進展，并在此基礎(chǔ)上掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的整體結(jié)構(gòu)框架；（3）掌握數(shù)字圖像與醫(yī)學(xué)圖像處理的基本方法，逐漸形成觀察、思考、分析和解決有關(guān)理論和實踐問題的能力，并通過圖像處理算法的編程來提高學(xué)生的動手能力。[7][8]

目前國內(nèi)的專科院校鮮有開展這門學(xué)科的基礎(chǔ)教育，主要原因是相關(guān)的教學(xué)條件要求較高（師資，設(shè)備）。但是做為專科院校，無論是從向基層輸送基層的醫(yī)療服務(wù)人才這個方向來看，還是從為本科醫(yī)療院校輸送繼續(xù)教育人才方面來看，我們都有必要把這門重要的學(xué)科，在醫(yī)學(xué)類專科層次進行普及性的基礎(chǔ)教學(xué)。最為恰當(dāng)?shù)姆绞骄褪窃卺t(yī)學(xué)信息學(xué)的教學(xué)內(nèi)容中補充豐富醫(yī)學(xué)圖形圖像內(nèi)容。

專科層次的學(xué)生有他們的特點：基礎(chǔ)和自學(xué)能力有待強化，而且在校學(xué)習(xí)時間比較短，他們需要和能夠掌握的是跟專業(yè)相關(guān)的簡易并實用的醫(yī)學(xué)信息概念和技術(shù)，而不是高深的理論。根據(jù)專科學(xué)校的特點和學(xué)生基礎(chǔ)情況，以及各用人單位（基層醫(yī)院）對醫(yī)學(xué)信息技術(shù)的需求情況，查閱國內(nèi)外各醫(yī)學(xué)院校醫(yī)學(xué)信息專業(yè)教學(xué)資料，在現(xiàn)有計算機課程內(nèi)容基礎(chǔ)上，引入一定課時的醫(yī)學(xué)數(shù)字圖形圖像處理，通過實踐教學(xué)進行論證之后，完善出一套適合專科層次的教學(xué)大綱和實驗大綱。

通過對大專醫(yī)藥各專業(yè)學(xué)生進行實用的醫(yī)學(xué)信息技術(shù)與醫(yī)學(xué)圖形圖像學(xué)教育，其目的是使學(xué)生更能適應(yīng)各專業(yè)崗位的需求，從而提高專科層次畢業(yè)生就業(yè)競爭力；提高基層醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體服務(wù)水平，為更多的患者提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:醫(yī)學(xué)圖像處理課程的教學(xué)經(jīng)驗探討

摘要：本文分析探討了醫(yī)學(xué)圖像處理課程的特點，結(jié)合醫(yī)藥院校學(xué)生的實際情況，從課堂教學(xué)所用教案及實驗教學(xué)所選軟件和內(nèi)容兩個方面對醫(yī)學(xué)圖像處理課程教學(xué)方法進行了探討。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學(xué)圖像；多媒體；Photoshop；MatLab

《醫(yī)學(xué)圖像處理》是以《數(shù)字圖像處理》為基礎(chǔ)，結(jié)合醫(yī)學(xué)院校的特點和教學(xué)要求，以醫(yī)學(xué)圖像為處理方向，開展的一門課程。作為一門醫(yī)科院校的工科課程，《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程的對象是醫(yī)學(xué)院校的工科學(xué)生，是生物醫(yī)學(xué)工程、計算機科學(xué)等專業(yè)的必修課程。該門課程教授的是指將醫(yī)學(xué)圖像信號轉(zhuǎn)換成的數(shù)字信號用計算機技術(shù)對其進行處理的算法和過程，要求學(xué)生既掌握基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)常識又有教深的計算機編程的經(jīng)驗。由于專業(yè)與課程的特殊性，導(dǎo)致該課程在教學(xué)過程中存在些許問題和困難：如學(xué)生沒有較強的基礎(chǔ)理論知識，聽課過程中遇到困難，容易失去學(xué)習(xí)興趣，不能掌握專業(yè)知識，或者只懂理論而不知道如何在計算機上編程實現(xiàn)應(yīng)用。經(jīng)過多輪的教學(xué)和不斷的探索，將已有的一些經(jīng)驗做一個小結(jié)，以期對提升教學(xué)效果有所幫助。

1 多媒體動畫教案的優(yōu)勢和應(yīng)用

《醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像處理》課程需要重點講解的內(nèi)容包括：圖像運算、圖像灰度變換、直方圖處理、圖像的空域增強及頻域增強、圖像分割、圖像配準(zhǔn)、圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、形態(tài)學(xué)處理等內(nèi)容。圖像處理課程涉及面廣、跨度大、內(nèi)容多，且具有較強的工程性，在教學(xué)上存在一定難度。多媒體動畫教案的應(yīng)用能將學(xué)生難以理解的抽象內(nèi)容及復(fù)雜的變化過程,通過動態(tài)模擬和局部放大的手段,動態(tài)直觀地展現(xiàn)在學(xué)生面前，將抽象的算法轉(zhuǎn)換為淺顯生動的形象[1]。

例如進行圖像增強時常采用均值濾波和中值濾波算法，僅用數(shù)學(xué)公式教導(dǎo)的辦法，因其較抽象導(dǎo)致效率低且效果不好，將算法步驟先用動畫直觀展現(xiàn)出來，再結(jié)合數(shù)學(xué)公式解釋闡明，大大降低了學(xué)習(xí)難度，保證了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。又例如頻域濾波法中的高通濾波算法可增強圖像的高頻分量而濾除圖像的低頻分量從而達到突出圖像邊緣的目的。這一算法是基于傅里葉變換及信號處理等抽象理論發(fā)展出來的，理解起來有一定的難度，在課堂上，首先給學(xué)生展示一張腦部CT圖片及其對應(yīng)的頻域圖，對應(yīng)高通濾波算法逐漸改變?yōu)V波范圍使原來的圖像相應(yīng)發(fā)生改變，讓學(xué)生對腦部CT圖片在計算機上進行逐步動態(tài)銳化，銳化后腦膜輪廓清晰可辨，達到了增強圖像邊緣的目的。利用多媒體教學(xué)，可以直觀地看到圖像在處理前后的明顯變化，便于學(xué)生接受,增強了學(xué)生對重要概念的理解，提高了教學(xué)質(zhì)量和課教學(xué)效率。多媒體的動態(tài)教學(xué)需要貫穿這個課程始終，例如講解圖像灰度變換時可以開窗算法為例，輔以顯影效果不甚理想的醫(yī)學(xué)圖片如細胞顯微圖等講解利用代數(shù)運算對圖像進行處理的方法，并將處理后得到的增強圖片與原圖像加以比對，讓學(xué)生真切地看到圖像處理的作用，了解其價值和意義。此類例子還有很多，通過具體的醫(yī)學(xué)圖像實例進行直觀生動的課堂演示，可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣讓他們積極參與到教學(xué)過程中來，成為教學(xué)中的主體。

多媒體動畫教案在教學(xué)中的作用不言而喻，因此制作合適的教案是能否成功完成教學(xué)任務(wù)的關(guān)鍵。經(jīng)過多輪的摸索總結(jié)，我們發(fā)現(xiàn)教學(xué)案例的選擇要結(jié)合實際，除了讓學(xué)生掌握理論外，還要讓他們知道學(xué)到的知識可以用到什么方面、怎么用。

2 實驗教學(xué)工具與內(nèi)容的選擇

目前，醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)選用比較多的軟件有PhotoShop、Matlab和VC等。在實際教學(xué)中需根據(jù)學(xué)生的特點選擇不同的醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)軟件，比如我們學(xué)院生物工程專業(yè)學(xué)生編程基礎(chǔ)較弱，在學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像處理時選擇的是PhotoShop和Matlab，通過PhotoShop軟件向?qū)W生展示各種醫(yī)學(xué)圖像處理算法的實現(xiàn)效果[2]，而使用Matlab編程工具實現(xiàn)各種圖像處理算法，另外調(diào)用Matlab圖像處理工具箱中的系統(tǒng)函數(shù)可以實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的增強、分割等基本圖像處理功能，可以讓學(xué)生掌握一些基本的醫(yī)學(xué)圖像處理編程方法。而對于計算機專業(yè)的學(xué)生，由于他們系統(tǒng)地學(xué)過計算機課程，因此在醫(yī)學(xué)圖像處理實驗教學(xué)時就采用VC編程實現(xiàn)各種圖像算法。首先提供給學(xué)生一個用VC編寫好的圖像處理平臺代碼，然后交給學(xué)生如何在該平臺上增刪改他們所需要的圖像處理算法。盡管直接使用VC++編寫醫(yī)學(xué)圖像程序通常代碼都比較長，學(xué)生比較難掌握，但是采用VC編程相對MatLab編程而言更容易實現(xiàn)可視化界面，編寫出的程序可以模仿PhotoShop軟件的部分功能，極大地提升了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。除此之外還可以使學(xué)生了解醫(yī)學(xué)圖像處理的每一個細節(jié)，徹底領(lǐng)悟醫(yī)學(xué)圖像處理各種實現(xiàn)算法的精髓，從而加深對抽象的醫(yī)學(xué)圖像處理理論的理解。

在實驗內(nèi)容的選擇上多選用驗證性算法，以期讓學(xué)生通過實驗鞏固和加深對醫(yī)學(xué)圖像分析的各種常用算法的理解與掌握在我們的教學(xué)中；為了提高學(xué)生對實驗的重視程度和實驗積極性，將實驗考核成績引入總成績，占到總成績的10%-20%。

3 小結(jié)

本文對醫(yī)學(xué)圖像處理課程的特點，課堂教學(xué)方法及實驗教學(xué)工具和內(nèi)容的選擇進行了探討。由于醫(yī)學(xué)圖像處理課程難度大，理論性和實踐性均很強，教師在教學(xué)時需根據(jù)醫(yī)學(xué)院校學(xué)生理工基礎(chǔ)弱，編程能力差的特點選擇合適教學(xué)方法幫助學(xué)生克服困難，提升教學(xué)效果。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:計算機圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

摘要：現(xiàn)代醫(yī)學(xué)越來越離不開醫(yī)學(xué)圖像信息、醫(yī)療設(shè)備或系統(tǒng)的支持，在醫(yī)學(xué)圖像處理和醫(yī)學(xué)設(shè)備中，超聲成像、CT、磁共振、外科手術(shù)、中醫(yī)舌像診斷都與計算機圖像處理技術(shù)息息相關(guān)。

關(guān)鍵詞：計算機技術(shù)；醫(yī)學(xué)圖像；圖像處理技術(shù)

1醫(yī)學(xué)圖像的種類

隨著計算機技術(shù)和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像信息在臨床診斷中起著越來越重要的作用。目前，供醫(yī)學(xué)研究和臨床診斷所需要的醫(yī)學(xué)圖像多種多樣，如：B超圖像、MRI圖像、CT圖像、PET圖像、SPECT圖像、數(shù)字X光機（DR）圖像、X射線圖像、各種電子內(nèi)窺鏡圖像、顯微鏡下病例切片和顯微鏡下細胞圖像等。利用計算機技術(shù)處理這些圖像，不僅可以提高醫(yī)學(xué)臨床診斷水平，還能為醫(yī)學(xué)培訓(xùn)、醫(yī)學(xué)研究與教學(xué)、計算機輔助臨床外科手術(shù)等提供必要支持[1]。

2醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的內(nèi)容

在醫(yī)學(xué)圖像處理中，計算機起著至關(guān)重要的作用。廣義的圖像處理技術(shù)包括：圖像的獲取、圖像的存儲、圖像的傳遞、圖像的處理和圖像的輸出，這些處理工作都需要用到計算機技術(shù)。狹義的圖像處理主要研究計算機可以實現(xiàn)的算法，包括：1)幾何處理：包括改變圖像的大小，旋轉(zhuǎn)、移動圖像等。2)算數(shù)與邏輯預(yù)算：包括圖像的加減乘除、與或非運算等。3)圖像數(shù)字化：將模擬形式的圖像轉(zhuǎn)化成數(shù)字圖像。4)圖像變換：為了方便后續(xù)操作，改變圖像的表示域和表示數(shù)據(jù)，如傅里葉變換、余弦變換、小波變換等等。5)圖像增強：改善視覺效果和圖像質(zhì)量，如對比度增強、平滑、校正等等。6)圖像復(fù)原：修復(fù)失真圖像以盡量接近原始的未失真的圖像，如頻域中的恢復(fù)方法、最大熵恢復(fù)、運動模糊恢復(fù)等。7)圖像壓縮：為了有利于圖像的傳輸和存儲，將一個大的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)換成較小的同性質(zhì)的文件，如自適應(yīng)編碼壓縮、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波技術(shù)的壓縮等。8)圖像分割：將圖像中感興趣的部分分割出來，為后續(xù)圖像分析和理解打基礎(chǔ)，如邊界檢測、區(qū)域檢測等等，具體可以參考文獻[2]。9)圖像的表示和描述：對已分割的圖像進一步表示和描述，以更適合計算機進一步處理，如顏色提取、紋理提取、區(qū)域集合特性等等。10)圖像分類識別：根據(jù)提取的特征來分類識別圖像，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、模糊識別等。11)圖像重建：將一組關(guān)于目標(biāo)的某一剖面的一維（或二維）投影曲線，重構(gòu)該剖面的二維（或三維）圖像的技術(shù)，如投影重建、3D重建技術(shù)等。一般所說的圖像處理指的是狹義的圖像處理。

3計算機圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用

3.1圖像處理技術(shù)在超聲醫(yī)學(xué)成像中的應(yīng)用

超聲成像過程中圖像處理的方法有很多，其中主要的有圖像平滑處理、圖像偽色彩處理、圖像紋理分析、圖像分割、圖像銳化處理，以及圖像增強處理等圖像處理方法[3]。在B超圖像中，不可避免會出現(xiàn)噪聲，噪聲的存在對某一象素或某幅圖像是有影響的，因此要平滑圖像，去除噪聲，為圖像的后續(xù)處理做準(zhǔn)備。為了使B超醫(yī)生更好的識別B超圖像信息，可以用不同的顏色來表示圖像中的不同灰度級，達到圖像增強的效果，可識別灰度差較小的像素，這種用彩色差別代替灰度差別而組成的圖像，即為偽色彩圖像。B超圖像中存在顆粒狀紋理，其主要有以下兩種情況引起的，一種是B超圖像本身的斑紋，是無用的信息，另一種是由被檢查者的組織結(jié)構(gòu)引起的，是有用的信息。正常和有病變的器官圖像組織顆粒分布不同，即紋理也不同，因此，對B超圖像進行紋理分析，從而判別病情。圖像分割是將病變區(qū)域分割出來，以便測量其大小，體積等，為診斷提供必要數(shù)據(jù)。除此之外，還要用到圖像銳化處理和圖像增強等計算機技術(shù)處理B超圖像。

3.2圖像處理技術(shù)在CT和MRI中的應(yīng)用

CT的本質(zhì)是一種借助于計算機進行成像和數(shù)據(jù)處理的斷層圖像技術(shù)。雖然X線透視可使人們了解人體的內(nèi)部結(jié)構(gòu),但只有CT通過計算機在排除散射線和重疊影像的干擾并對X線人體組織吸收系統(tǒng)矩陣作定量分析后,才從根本上解決了分辨率問題。計算機在CT系統(tǒng)中要完成圖像去噪、圖像的增強、圖像重建等任務(wù)。沒有計算機技術(shù)，CT設(shè)備的發(fā)展是不可想象的[4]。在磁共振中，圖像處理技術(shù)包括圖像去噪、圖像增強、圖像復(fù)原、圖像三維重建等操作，磁共振成像也離不開計算機圖像處理技術(shù)的支持。

3.3圖像處理技術(shù)在圖像引導(dǎo)外科手術(shù)中的應(yīng)用

手術(shù)導(dǎo)航(Surgical Navigation)是近二十幾年迅速發(fā)展的微創(chuàng)外科(Minimally Invasive Surgery，MIS)技術(shù)之一。圖像引導(dǎo)外科系統(tǒng)利用醫(yī)學(xué)影像和計算機圖像處理技術(shù)，可在術(shù)前對患者多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)進行三維重建和可視化，獲得三維模型，制定合理、定量的手術(shù)計劃，開展術(shù)前模擬；在術(shù)中利用三維空間定位系統(tǒng)進行圖像和病人物理空間的注冊或配準(zhǔn)，把患者的實際體位、手術(shù)器械的實時空間位置映射到患者的三維圖像空間，對手術(shù)器械在空間中的位置實時采集并顯示，醫(yī)生通過觀察三維圖像中手術(shù)器械與病變部位的相對位置關(guān)系，對病人進行精確的手術(shù)治療[5]。它把圖像圖形處理、空間立體定位、精密機械和外科手術(shù)等結(jié)合在一起。醫(yī)學(xué)圖像自動處理算法諸如圖像分割、濾波、特征提取算法在圖像引導(dǎo)外科中發(fā)揮著重要作用。

3.4圖像處理技術(shù)在中醫(yī)舌像診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用

計算機圖像處理技術(shù)在舌象綜合定量化研究中起著重要作用，也是舌診現(xiàn)代化的發(fā)展方向之一。中醫(yī)舌象診斷系統(tǒng)運用色度學(xué)、近代光學(xué)技術(shù)、圖像處理技術(shù)和計算機硬件技術(shù)等學(xué)科技術(shù)，其中圖像處理技術(shù)是關(guān)鍵技術(shù)之一。在該系統(tǒng)中，要對舌象進行預(yù)處理，包括去噪、圖像分割等操作。建立顏色模型，根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，確定有關(guān)舌象的定義域，進行特征提取和紋理分析等，這些都是計算機圖像處理技術(shù)。

4結(jié)束語

現(xiàn)代醫(yī)學(xué)越來越離不開醫(yī)學(xué)圖像信息的支持，在醫(yī)學(xué)圖像處理中，計算機技術(shù)起著至關(guān)重要的作用。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，超聲成像、CT、磁共振、外科手術(shù)、中醫(yī)舌像診斷都與計算機圖像處理技術(shù)息息相關(guān)。隨著計算機技術(shù)和醫(yī)學(xué)的發(fā)展，計算機圖像處理技術(shù)會在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中得到更廣泛的應(yīng)用，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也更離開不計算機圖像處理技術(shù)。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:醫(yī)學(xué)圖像處理教學(xué)經(jīng)驗分析

1結(jié)合學(xué)科專業(yè)特點精選教學(xué)內(nèi)容

我們開設(shè)的《醫(yī)學(xué)圖像處理》課程是以《數(shù)字圖像處理》為基礎(chǔ)，結(jié)合醫(yī)學(xué)院校的特點和教學(xué)要求進行課程設(shè)計J。《醫(yī)學(xué)圖像處理》作為一門醫(yī)科院校的工科課程，有其自身的優(yōu)勢和劣勢。優(yōu)勢在于醫(yī)科院校有大量的醫(yī)學(xué)圖像資源及相關(guān)科研項目，便于根據(jù)臨床和科研實際要求，進行動手操作，通過理論聯(lián)系實際的方式增加學(xué)員學(xué)習(xí)熱情。劣勢在于醫(yī)科院校相關(guān)工科課程開設(shè)不足，學(xué)員基礎(chǔ)理論知識存在脫節(jié)的現(xiàn)象，不夠扎實牢固，在聽課過程中遇到困難后容易失去學(xué)習(xí)興趣，從而導(dǎo)致不能很好地掌握相關(guān)知識。另外，由于醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)涉及面很廣、學(xué)習(xí)內(nèi)容繁多，要求學(xué)員在短時間內(nèi)完全掌握醫(yī)學(xué)圖像處理具有一定難度。對于實驗技術(shù)專業(yè)的學(xué)員，我們要求學(xué)員通過對本課程的學(xué)習(xí)能夠掌握醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像處理的基本概念、方法及原理，重點講解圖像的運算、圖像灰度變換、直方圖處理、圖像的空域增強及頻域增強等內(nèi)容；對于生物醫(yī)學(xué)工程專業(yè)的學(xué)員則適當(dāng)增加課程難度，重點講授醫(yī)學(xué)圖像增強、醫(yī)學(xué)圖像分割、醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)等知識，并適當(dāng)增加圖像復(fù)原、圖像壓縮編碼、形態(tài)學(xué)處理等內(nèi)容。

2教學(xué)案例充分利用多媒體教學(xué)優(yōu)勢

通過具體的醫(yī)學(xué)圖像實例進行直觀生動的課堂演示，可以提高學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，讓學(xué)員積極參與到教學(xué)過程中來，成為教學(xué)中的主體。比如講解圖像灰度變換時以CT開窗技術(shù)為實例，講解圖像代數(shù)運算時以數(shù)字減影、精子細胞活動度檢測等為實例。教學(xué)案例的選擇要結(jié)合實際，除了讓學(xué)員掌握理論外，還要讓他們知道學(xué)到的知識可以用到什么方面、怎么用。圖像處理課程涉及面廣、跨度大、內(nèi)容多，且具有較強的工程性，因此在教與學(xué)上都存在一定難度。由于圖像處理課程的實例較多，可演示性好，因此可充分利用多媒體技術(shù)來進行教學(xué)。多媒體教學(xué)具有圖文并茂、知識密集、動態(tài)顯示等優(yōu)點，能向?qū)W員傳輸大量的信息J。在醫(yī)學(xué)圖像處理課程中講述的算法較多，但這些算法最終都要在計算機上實現(xiàn)，并且圖像處理算法中的參數(shù)選擇不同，處理的效果也不同，因此圖像處理課程教學(xué)不能脫離計算機。通過引入Matlab、Photoshop等軟件講述算法流程、算法的具體實現(xiàn)及處理結(jié)果。

3注重實踐教學(xué)培養(yǎng)學(xué)員的動手能力

醫(yī)學(xué)圖像處理課程要特別注重實踐環(huán)節(jié)，要科學(xué)合理地安排實驗內(nèi)容、實驗時間與實驗工具。實驗內(nèi)容的選擇要與課堂上講授的理論知識緊密相連，以加深學(xué)員對理論的理解。為了使學(xué)員在學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)圖像處理基本原理的同時盡快掌握典型算法，我們要求學(xué)員采用Matlab語言進行編程。因為Matlab只有一種數(shù)據(jù)類型，一種標(biāo)準(zhǔn)的輸入輸出語句，不用指針、不需編譯，還具有強大而簡易的繪圖功能。利用Matlab圖像處理工具箱在數(shù)學(xué)運算和算法驗證上的優(yōu)勢，結(jié)合教學(xué)實際，使學(xué)員在學(xué)習(xí)和實踐中充分體驗醫(yī)學(xué)圖像處理的內(nèi)涵和魅力。我們根據(jù)教學(xué)大綱的要求，從實驗學(xué)時數(shù)(20個學(xué)時)出發(fā)，設(shè)計了一系列的實驗，這些實驗由易到難，同時兼顧了學(xué)員理解醫(yī)學(xué)圖像處理基本概念和自己動手設(shè)計算法的要求。實驗包括圖像的直方圖均衡、圖像的基本灰度變換、采用求和取平均的辦法對噪聲圖像進行增強、空域平滑濾波器、空間銳化濾波器、圖像的頻率域濾波(低通、高通、同態(tài)濾波)等，基本覆蓋了教學(xué)大綱的內(nèi)容。總之，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)在課程體系的設(shè)計上，緊緊抓住理論與實踐并重的原則，在課程教學(xué)中注重教學(xué)內(nèi)容的可實踐性及學(xué)員的參與性，盡量體現(xiàn)教與學(xué)的趣味性。實踐證明，這種教學(xué)方法可以有效提高學(xué)員各方面的素質(zhì)，有助于生物醫(yī)學(xué)工程等專業(yè)學(xué)員更好地掌握醫(yī)學(xué)圖像處理的基礎(chǔ)理論和基本技能，從而培養(yǎng)出高素質(zhì)的復(fù)合型人才。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)分析

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，本文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)域使互不相交的每一個區(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經(jīng)典問題。目前針對各種具體問題已經(jīng)提出了許多不同的圖像分割算法,對圖像分割的效果也有很好的分析結(jié)論。但是由于圖像分割問題所面向領(lǐng)域的特殊性，至盡尚未得到圓滿的、具有普適性的解決方法[2]。

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一步的發(fā)展。比如基于三維可視化系統(tǒng)結(jié)合FastMarching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[3]。圖像分割同時又是進行三維重建的基礎(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[4]。

如何使多次成像或多種成像設(shè)備的信息得到綜合利用，彌補信息不完整、部分信息不準(zhǔn)確或不確定引起的缺陷，使臨床的診斷治療、放療定位、計劃設(shè)計、外科手術(shù)和療效評估更準(zhǔn)確，已成為醫(yī)學(xué)圖像處理急需解決的重要課題。醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)是通過尋找某種空間變換，使兩幅圖像的對應(yīng)點達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，或至少是所有具有診斷意義以及手術(shù)區(qū)域的點都達到匹配[5]。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。

互信息是統(tǒng)計兩個隨機變量相關(guān)性的測度，以互信息作為兩幅圖像相似性測度進行配準(zhǔn)基于如下原理：當(dāng)兩幅基于共同的解剖結(jié)構(gòu)的圖像達到最佳配準(zhǔn)時，它們對應(yīng)的圖像特征的互信息應(yīng)為最大[6]。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)、樣條插值等多項式變換對圖像進行配準(zhǔn)。國內(nèi)研究人員也提出了一些相應(yīng)的算法：對于兩幅圖像共同來估計其正反變換的一種新的圖像配準(zhǔn)方法，稱為一致圖像配準(zhǔn)方法；采用金字塔式分割，進行多柵格和多分辨率的圖像配準(zhǔn)，稱為金字塔式多層次圖像配準(zhǔn)方法；為了提高CT、MRI、PET多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像的三維配準(zhǔn)、融合的精度，還可以采用基于互信息的方法[7]。

在圖像配準(zhǔn)方面，在努力提高配準(zhǔn)精度的同時，目前提出的多種方法都盡量避免人工介入，力求整個過程自動化，其結(jié)果導(dǎo)致實現(xiàn)算法的過程復(fù)雜而耗費時間，文獻[5]已進行研究，試圖實現(xiàn)基于人機交互的快速圖像配準(zhǔn)策略,同時根據(jù)圖像的不同成像模式選擇合適的配準(zhǔn)測度也十分重要。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，對多種模態(tài)的圖像進行圖像融合，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，從而及時高效地診斷疾病，也可以用在手術(shù)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(shù)方案時，對病變與周圍組織關(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，甚至為進一步研究腫瘤的生長發(fā)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(shù)，因此對骨組織很敏感；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[8]。由于不同醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的成像機理不同，其圖像質(zhì)量、空間與時間特性有很大差別。因此，實現(xiàn)醫(yī)學(xué)圖像的融合、圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、圖像數(shù)據(jù)相關(guān)、圖像數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)理解都是亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)[9]。對一幅黑白圖像，人眼一般只能辨別出4到5比特的灰度級別，而人眼能辨別出上千種不同的顏色。針對這一特點，人們往往將黑白圖像經(jīng)過處理變?yōu)椴噬珗D像，充分發(fā)揮人眼對彩色的視覺能力，從而使觀察者能從圖像中取得更多的信息，這就是偽彩色圖像處理技術(shù)。

醫(yī)學(xué)圖像大多是黑白圖像，如X、CT、MRI、B超圖像等。經(jīng)過偽彩色處理技術(shù)，即密度分割技術(shù)，提高了對圖像特征的識別。通過臨床研究對X線圖片、CT圖片、MRI圖片、B超圖片、電鏡圖片均進行了偽彩色技術(shù)的嘗試，取得了良好的效果，部分圖片經(jīng)過處理后可以顯現(xiàn)隱性病灶。例如對X線圖片，在乳腺照影中偽彩色處理能鑒別囊性病、良性和惡性腫瘤，同樣，鋇餐照影圖片和各種X線圖片也得到良好的診斷效果[10]。紋理是人類視覺的一個重要組成部分，迄今為止還難以適當(dāng)?shù)貫榧y理建模。為此有關(guān)專家進行了大量的探索研究，但未能獲得有關(guān)紋理的分析、分類、分割及其綜合的有效解釋[11]。

有研究針對肝臟疾病難以根除、危害面廣的問題，采用灰度梯度共生矩陣的方法，分別提取纖維化肝組織和正常肝組織的CT圖像的紋理特征，提出了基于灰度梯度共生矩陣的小梯度優(yōu)勢、灰度均方差、灰度熵等參數(shù)作為圖像的紋理特征量。通過選取的紋理參數(shù)，可以看到正常組和異常組之間存在顯著性差異，為纖維化CT圖像臨床診斷提供了依據(jù)[12]。

2三維醫(yī)學(xué)圖像的可視化

三維醫(yī)學(xué)圖像的可視化通常是利用人類的視覺特性，通過計算機對二維數(shù)字?jǐn)鄬訄D像序列形成的三維體數(shù)據(jù)進行處理，使其變換為具有直觀立體效果的圖像來展示人體組織的三維形態(tài)。三維醫(yī)學(xué)圖像可視化技術(shù)通常分為面繪制和體繪制兩種方法。體繪制技術(shù)的中心思想是為每一個體素指定一個不透明度，并考慮每一個體素對光線的透度、發(fā)射和反射作用。醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的可視化，已成為數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域中最為活躍的研究領(lǐng)域之一。實現(xiàn)三維數(shù)據(jù)可視化的方法很多，空間域方法的典型算法包括：射線投射法、足跡法、剪切－曲變法(目前被認(rèn)為是一種速度最快的體繪制算法)等；變換域方法的典型算法有頻域體繪制法和基于小波的體繪制法，其中小波的體繪制技術(shù)顯現(xiàn)出較好的前景[13]。

以上可以利用的三維可視化軟件有AVS、Analyze、amira、3Dslicer等，其中Analyze是專為生物醫(yī)學(xué)圖像的研究而開發(fā)的圖像可視化軟件。利用二維斷層數(shù)據(jù)進行三維重建，可以更為直觀地顯示人體器官的各個解剖結(jié)構(gòu)的形態(tài)及它們之間的毗鄰關(guān)系，為基礎(chǔ)研究和手術(shù)規(guī)劃及手術(shù)過程模擬提供參考。鼻部是人體內(nèi)解剖結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜的部位之一，可以利用3DSlicer來嘗試實現(xiàn)鼻部部分解剖結(jié)構(gòu)的三維可視化，以此為可視化虛擬人體模型的建立探索一種精確的重建方法和顯示手段，同時也可為醫(yī)療工作者提供更為細致、完全和快捷的觀察方案[14]。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展，跨越空間限制的遠程虛擬現(xiàn)實技術(shù)已經(jīng)逐步成為可能。基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)利用美國國家醫(yī)學(xué)圖書館VHP(VisibleHumanProject)完整數(shù)據(jù)重建可視人體，綜合VTK、VRML、OperGL等可視化平臺的優(yōu)勢，采用三維互動、空間電磁定位、立體視覺等虛擬現(xiàn)實技術(shù)，實現(xiàn)了全數(shù)字可拆裝人體骨骼的本地和遠程互動學(xué)習(xí)。三維虛擬現(xiàn)實讓“遨游”人體世界成為可能，可以呈現(xiàn)一個物理上并不存在但又實實在在“看得見”、“摸得著”的“真實”人體，使用者可以無數(shù)次地“解剖”這個虛擬人以了解人體的結(jié)構(gòu)[15]。在臨床方面，提出了一種用AVS/Express開發(fā)的基于PC的LeFortI手術(shù)模型系統(tǒng)原型。

利用AVS/Express大量預(yù)制的可視化編程對象模塊，快速構(gòu)建系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架和功能模塊，生成的原型能對以DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)格式存儲的顱頜面CT序列斷層圖像進行預(yù)處理，并進行三維重建，在交互式操作環(huán)境中，顯示顱頜面各種組織的解剖結(jié)構(gòu)，進行相應(yīng)的三維測量，模擬LeFortI手術(shù)的截骨頭，對截骨段實行任意的平移頜旋轉(zhuǎn)[16]。

在體視化方面一直致力于提高重建速度(實時顯示利于交互操作)，使重建效果理想，減少冗余信息及存儲空間。具體需要考慮：1)不完全數(shù)據(jù)提出一個足夠精確的數(shù)據(jù)提取方案2)什么算法能夠快速準(zhǔn)確地實現(xiàn)圖像重建。人體器官是一個高精度龐大的結(jié)構(gòu)，所建模型還應(yīng)考慮臨床實用方面的因素以及某些特殊部位的個體差異，針對不同的生理組織應(yīng)采用不同的分割方法[17]。3針對PACS的圖像壓縮PACS(PictureArchivingandCommunicationSystem，圖像存檔及通信系統(tǒng))是近年來國內(nèi)外新興的醫(yī)學(xué)影像信息技術(shù)，是專門為醫(yī)學(xué)圖像管理而設(shè)計的，包括圖像獲取、處理、存儲、顯示或打印的軟硬件系統(tǒng)，是醫(yī)學(xué)影像、數(shù)字化圖像技術(shù)、計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。顯然，計算機網(wǎng)絡(luò)是PACS的重要組成部分，它負(fù)責(zé)提供底層圖像傳輸服務(wù)，是PACS的軟硬件基礎(chǔ)，正是通過各個層次的網(wǎng)絡(luò)才將PACS中的圖像獲取、存儲顯示以及醫(yī)療數(shù)據(jù)的管理等單元連為一體，使之形成一個統(tǒng)一、高性能的系統(tǒng)。

PACS需要解決數(shù)據(jù)傳輸和圖像存儲的問題，如何利用有限的存儲空間存儲更多的圖像，醫(yī)學(xué)圖像壓縮是關(guān)鍵的技術(shù)之一。醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量是非常驚人的，建立PACS的許多技術(shù)困難都與之有關(guān)，如圖像的存儲、傳輸、顯示等。從圖像壓縮還原的角度出發(fā)，圖像壓縮方法可分為無損壓縮和有損壓縮兩大類，常用的無損壓縮方法有差分脈沖預(yù)測編碼、多級內(nèi)插方法等。常用的有損壓縮方法有離散余弦變換(DCT)、全幀離散余弦變換、重疊正交變換(LOT)、自適應(yīng)預(yù)測編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，近年來又出現(xiàn)了分形和小波變換編碼[18]。如何對醫(yī)學(xué)圖像進行壓縮，是近年來圖像處理技術(shù)中的一個重點研究的問題[19]。

醫(yī)學(xué)圖像的壓縮無疑是減低應(yīng)用系統(tǒng)成本，提高網(wǎng)絡(luò)傳輸效率，減少存儲空間的一個重要途徑。DICOM作為醫(yī)學(xué)圖像與通信的重要標(biāo)準(zhǔn)，加入了對圖像壓縮算法的支持。目前DICOM正在研究對最新的壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000支持的可能性。隨著新一代靜態(tài)圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)JPEG2000的發(fā)展，小波理論在這個領(lǐng)域成為研究的熱點，在這方面文獻[20]提出了面向任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像壓縮的概念。醫(yī)學(xué)圖像是醫(yī)學(xué)診斷和疾病治療的重要根據(jù)，在臨床上具有非常重要的應(yīng)用價值。確保醫(yī)學(xué)圖像壓縮后的高保真度是醫(yī)學(xué)圖像壓縮首要考慮的因素，現(xiàn)在醫(yī)學(xué)圖像上常常采用無損壓縮，因為它能夠精確地還原原圖像。但是無損圖像壓縮的壓縮比很低，一般為2~4；而有損圖像壓縮的壓縮比可以高達50，甚至更高。

所以將這兩種壓縮方法在保證使用要求的基礎(chǔ)上結(jié)合起來，在獲取高的壓縮質(zhì)量的前提下提高壓縮比。因此，醫(yī)學(xué)圖像被人為地劃分為兩個區(qū)域：1)包含重要診斷信息的區(qū)域，其錯誤描述的代價非常高，所以此感興趣區(qū)域(ROIRegionofInterest)需要高重構(gòu)質(zhì)量的壓縮方案；2)非感興趣區(qū)域則要求達到盡可能高的壓縮比,即需要在某一框架下將無損壓縮與有損壓縮統(tǒng)一起來，這也是目前醫(yī)學(xué)圖像研究領(lǐng)域的一個熱點。我們的工作就集中在小波理論框架下實現(xiàn)面向任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像壓縮,由于并非所有的小波基都適合于分解圖像，所以前期工作的重點在MATLAB的仿真上，考慮到部分所選醫(yī)學(xué)圖像的ROI區(qū)域和非ROI區(qū)域的對比度不很理想的情況，圖像分割的最優(yōu)算法是考慮的一個方面。

壓縮比方面在滿足一般性的圖像條件下針對某些特殊圖像也會有相應(yīng)的考慮，目前的工作是在VC平臺下實現(xiàn)面向任務(wù)的醫(yī)學(xué)圖像壓縮。在醫(yī)學(xué)圖像壓縮方面，許多學(xué)者結(jié)合模式識別、計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、小波變換和分形理論等探索圖像編碼的新途徑，同時人的視覺生理心理特性的研究成果也開拓了人們的視野，給從事圖像編碼技術(shù)研究的學(xué)者帶來了新的啟迪。但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，更加細致的要求也逐漸被提出來了。

4結(jié)束語

隨著遠程醫(yī)療技術(shù)的蓬勃發(fā)展，對醫(yī)學(xué)圖像處理提出的要求也越來越高。以“千禧年的技術(shù)挑戰(zhàn)和全球機遇”為主題的IEEE生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)和生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)(BIBE)國際會議的一個重要議題就是“多媒體、虛擬現(xiàn)實、可視化、高級圖像處理和機器人在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用”。醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)發(fā)展至今，各個學(xué)科的交叉滲透已是發(fā)展的必然趨勢，其中還有很多亟待解決的問題。有效地提高醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)的水平，與多學(xué)科理論的交叉融合、醫(yī)務(wù)人員和理論技術(shù)人員之間的交流就顯得越來越重要。總之，醫(yī)學(xué)圖像作為提升現(xiàn)代醫(yī)療診斷水平的有力依據(jù)，使實施風(fēng)險低、創(chuàng)傷性小的化療、手術(shù)方案成為可能，必將在醫(yī)藥信息研究領(lǐng)域受到更多的關(guān)注[21]。

醫(yī)學(xué)圖像處理論文:VBAI圖像處理生物醫(yī)學(xué)論文

1應(yīng)用于微球內(nèi)外徑等尺度指標(biāo)的自動測定

將微球投入溶液中，使其分布較均勻，并置于顯微鏡下觀察，得到清晰的微球顯微圖像。根據(jù)我們先前的工作，通過測定微球的外徑D以及其在溶液中所成像的黑環(huán)內(nèi)徑的d，可以根據(jù)有關(guān)理論方程來確定微球或其周邊介質(zhì)的折射率。因此，需要精確測定D與d。下面介紹我們用VBAI編寫的程序如何實現(xiàn)對微球像D與d的智能自動測定。進入VBAI的InspectionState編輯窗口，可以編輯整個程序的主要過程。我們的設(shè)計是:先在“Inspect”過程中對圖像進行預(yù)處理并找到物體，得到物體個數(shù);然后在“GOON?”過程中判斷檢測到幾個物體，是否已經(jīng)檢測完全部物體;隨后在“Measure”過程中對當(dāng)前序號的物體進行檢測。進入每個過程進行具體步驟的編輯，只需雙擊右側(cè)工具中的相應(yīng)操作，就可以將該操作加入程序中，在屬性窗口中對操作的各項參數(shù)進行設(shè)定。在“Inspection”過程中，我們首先打開圖片，選中循環(huán)取圖將依次獲取目標(biāo)文件夾中的每個圖像文件。如要測量真實尺寸，則要對圖像進行標(biāo)定，VBAI中Calibrateimage有多種方式。通常實驗室顯微鏡采用顯微標(biāo)尺進行標(biāo)定，選擇第一種模式，導(dǎo)入顯微標(biāo)尺的圖像，標(biāo)定完成后生成標(biāo)定文件，檢測時自動讀取。

接著我們對圖像進行預(yù)處理，這將打開visionassistant窗口，可對圖像進行LUT變換、濾波、分割、形態(tài)學(xué)變換等多項操作，在本實例中將圖像處理為適合尋找物體的二值化圖像。然后對處理過的二值化圖片進行DetectObjects操作，得到物體數(shù)列。SelectImage操作將原圖像讀入，代替處理過的二值化圖像，為下一步檢測做準(zhǔn)備。SetVariable的操作是將DetectObjects操作中檢測到的物體個數(shù)存入代表剩余物體數(shù)的X。“GOON?”過程中沒有圖像處理的具體操作，只在InspectionState編輯中有一個判斷，在指向end的箭頭定出編輯走向end的條件，為剩余物體數(shù)X＜1，當(dāng)X≥1時將執(zhí)行默認(rèn)箭頭，走向“Measure”過程。“Measure”過程中，首先IndexMeasurements讀取之前DetectObjects中檢測得到的物體數(shù)列的的第X個物體。接著，要設(shè)置程序可以根據(jù)物體的位置、大小等自動建立相應(yīng)的ROI，即檢測區(qū)域，由于要進行微球圖像直徑的檢測，因此區(qū)域類型選擇圓環(huán)形。然后就可以在檢測區(qū)域內(nèi)進行圓的直徑檢測了，利用FindCircularEdge操作可以很方便地做到這一點。在直徑檢測中，程序在檢測區(qū)域內(nèi)沿徑向生成一系列的檢測線，曲線為沿檢測線方向上灰度值變化曲線的一次導(dǎo)數(shù)曲線，反映了灰度值的變化速率，負(fù)數(shù)部分對應(yīng)圖像由亮變暗，正數(shù)部分對應(yīng)圖像由暗變亮，極值處即變化速率最快處，也就是邊緣所在位置。曲線上方的參數(shù)設(shè)定包括判斷邊緣的閾值，平滑算子的大小，取樣寬度，每條檢測線之間的間隔等。由于是根據(jù)擬合出的曲線確定邊緣位置，因此可以超越像素的限制，實現(xiàn)亞像素等級的超分辨率精確度。

檢測程序首先得到每條檢測線上的邊緣點位置，再根據(jù)所有邊緣點擬合出圓形邊界，計算出直徑數(shù)值，程序中給出精確到0．01個像素的結(jié)果。結(jié)果的穩(wěn)定性還要取決于拍攝環(huán)境、光照、相機穩(wěn)定性等。圖像中微球邊緣的黑環(huán)是由于光線折射造成的，根據(jù)我們先前工作，證明其粗細與微球與溶液的折射率比值成一定比例關(guān)系。因此，程序中通過分別測量各微球的D與d，調(diào)整FindCircularEdge操作中搜尋方向、邊緣種類等參數(shù)可以搜尋到內(nèi)徑圓和外徑圓。在精確測定D與d值后，可自動根據(jù)我們先前工作導(dǎo)出的方程式，給出微球的折射率或是其周邊介質(zhì)的折射率。Calculator是界面類似LabVIEW圖像化編程工具的一項功能，可以由用戶自己選擇輸入輸出量、制定復(fù)雜的運算程序等，本實例中為利用文獻的方程式計算出微球的折射率。DataLogging可以選擇需要記錄的數(shù)據(jù)寫入指定的txt或csv文件，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計。最后SetVariable將變量X減1。VBAI應(yīng)用編寫完成后可作為專用的檢測軟件使用，處理圖片時將需要分析的圖像放在同一目錄下，進入VBAI文件，指定該路徑，點擊RunInspectioninLoop，就可以自動完成所以圖片的分析，并得到記錄有數(shù)據(jù)的txt或csv文件。這樣生成的檢測程序智能、客觀、準(zhǔn)確、快速，實現(xiàn)了圖像中微球的識別尋位、移動ROI建立、兩個直徑的測量、折射率計算、數(shù)據(jù)保存等操作的完全自動化運行。而且整個操作與運算排除了人為操作中的主觀性因素，精度亦達到亞像素水平，平均單個微球的測量時間僅需0．20s。為了檢驗其測定的準(zhǔn)確性，在對拍攝系統(tǒng)和環(huán)境進行標(biāo)定和控制之后，選擇合適的微球作為檢測對象進行多次檢測。同時，用以往常用的油浸法對微球折射率作對照測定，測得的折射率與本VBAI生成系統(tǒng)測定結(jié)果高度吻合，說明VBAI檢測程序的測量準(zhǔn)確性可重復(fù)性較高。

2應(yīng)用于細胞檢測

2．1背景

細胞是生物醫(yī)學(xué)研究的重要對象之一，通過分析細胞的顯微圖像我們可以得到很多有用的信息。紅細胞是人類血液中存在的主要細胞，一直是研究的熱點。正常的紅細胞呈雙凹圓盤狀，而衰老和不健康的紅細胞會呈棘形、雙凹消失等不規(guī)則的形態(tài)。通過觀察與分析顯微圖像中紅細胞的形態(tài)可以評價其健康程度。所以這里以紅細胞為例說明如何采用VBAI編寫適合于進行細胞圖像分析的技術(shù)過程。

2．2方法

將紅細胞懸浮于緩沖液中，置于顯微鏡下觀察，利用數(shù)碼CCD攝像頭拍攝下細胞的圖像。檢測程序上需要先尋找到各個細胞，再對每個細胞進行檢測，與微球檢測的過程類似，程序總體設(shè)計上依然可以利用上節(jié)中微球的檢測程序的設(shè)計，但需要根據(jù)有關(guān)圖像處理分析的內(nèi)容更改具體的圖像處理分析操作。在圖像預(yù)處理操作中需要將原始圖像處理為適合物體識別的二值化圖像，利用VisionAssistant，先對圖像轉(zhuǎn)灰度圖像、適當(dāng)?shù)腖UT處理，在分割處理上，由于細胞邊緣處明暗對比較大，邊緣銳利，因此選用基于移動窗口分割的算法可以較容易地找到邊緣。通過實驗比較證明，選用Backgroundcorrection分割，可綜合局部和全局的灰度變化信息。分割移動窗口大小設(shè)置為邊長接近細胞邊緣寬度2倍的正方形最為合適。分割完成后再對二值圖像進行一定的形態(tài)學(xué)變換操作，將邊緣盡量變得閉合并填充孔洞。最后進行DetectObjects操。接著將對細胞形態(tài)進行分析。首先根據(jù)DetectObjects操作中所檢測到的物體列表，對每個細胞進行檢測區(qū)域的建立，即設(shè)置ROI。然后依然使用FindCircularEdge操作，在該操作中調(diào)整參數(shù)，使得檢測線能較準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)邊緣。該操作完成后，將輸出一項名為Deviation的參數(shù)，該參數(shù)代表了細胞邊緣與標(biāo)準(zhǔn)圓的標(biāo)準(zhǔn)偏差。同時該操作還可以得到細胞直徑等相關(guān)的信息。將Deviation除以直徑后可以得到細胞邊緣與標(biāo)準(zhǔn)圓的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差，由于健康紅細胞的圖像是近似圓形的，因此Deviation參數(shù)可以一定程度上反映紅細胞的健康程度。將實驗中拍攝到的采用不同保存格式、保存不同天數(shù)的紅細胞圖片歸類，用VBAI程序進行分析，結(jié)果保存在csv文件中。為較健康的細胞，圖像中細胞外輪廓近似圓形，Deviation/R=1．2‰;為發(fā)生了一定形變的細胞，Deviation/R=3．2‰為嚴(yán)重變形的棘形細胞，Deviation/R=7．3‰。隨著細胞變形程度加重，細胞的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差值也隨之增加。通過軟件分析的優(yōu)勢在于:可以客觀而定量地給出每個細胞的變形程度;可以快速自動地分析大量的圖片，得到大量的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行后續(xù)的統(tǒng)計處理，具有統(tǒng)計學(xué)意義。除此之外，還可以獲得細胞的大小信息，通過視野內(nèi)細胞個數(shù)，得到細胞分布密度信息等。

3應(yīng)用于圖像的改善

3．1背景

某些生物醫(yī)學(xué)樣品的顯微圖像，由于各種原因，其清晰度與對比度都不能滿意，對此，也可以運用VBAI的圖像處理的方式對圖像進行改善。下面介紹花粉孢子斷層掃描圖像中噪音及對比度不理想的斷層圖作改善的技術(shù)過程。

3．2方法

首先對整幅圖像中的噪雜進行去除，通常改善的方法有空域濾波和頻域濾波，兩種方法都可通過VisionAssistant中的算法實現(xiàn)。其中空域濾波的算子較多，功能更加豐富。不僅提供了低通、高通等10多種算子、每種算子3×3，5×5，7×7三種尺寸，還可以由用戶自定義算子以滿足特殊需要。整幅圖像改善完成后對左右對比度及清晰度不理想的花粉孢子斷層圖像進行增強，首先建立一覆蓋中央花粉孢子像的區(qū)域，使用一可旋轉(zhuǎn)的長方形區(qū)域，長方形的方向與左右像平移的方向垂直，寬度等于左右像平移的距離。接著利用Calculator操作計算圖11(a)左右像的位置。輸入中央像的中心點(X0，Y0)、角度α和平移距離L，則左像、右像中心點(X1，Y1)，(X2，Y2)分別為:X1=X0+L?cosαY1=Y0－L?sinαX2=X0－L?cosαY2=Y0+L?sinα以此為中心點坐標(biāo)參數(shù)，長寬與角度參數(shù)使用中央?yún)^(qū)域的長寬與角度，分別建立覆蓋左右像的區(qū)域，使用VisionAssistant對左右區(qū)域內(nèi)的圖像進行對比度、明暗度的調(diào)整增強。得到處理后的圖像，三個層面的圖像的對比度基本相同。利用VBAI對圖像進行處理與改善，不僅功能豐富，適用性強，且操作簡單，易于掌握，程序建立完成后還可以快速的對其他同類圖片進行處理，大大節(jié)省了時間。

4結(jié)語

使用VBAI創(chuàng)建圖像分析處理程序，可對各種生物醫(yī)學(xué)對象進行分析和檢測，可對圖像進行處理與改善，其優(yōu)勢在于:

(1)相比起人眼觀測和手動測量，本方法能夠提供客觀和量化的數(shù)據(jù)，可快速對大量圖像進行自動分析并保存檢測結(jié)果。

(2)相比起通用化的測量分析軟件，本方法針對性強，針對各種特定情況和需要制定適應(yīng)的程序，準(zhǔn)確性、有效性和實用性高。

(3)相比起使用VC等編程軟件編寫特定測量分析軟件，本方法簡單，有大量強大的模塊化功能自由選用，程序開發(fā)周期短，工作量小，不需要專業(yè)編程技能，一般人易于掌握，且程序易于調(diào)整改進。綜上所述，使用VBAI可簡單快捷的針對不同生物醫(yī)學(xué)圖像建立相應(yīng)檢測處理程序，可快速自動地對大量圖像進行分析，得到客觀量化的數(shù)據(jù)。VBAI是實驗室快速建立生物醫(yī)學(xué)圖像處理與分析檢測程序的有力工具。

作者：查悅明 陀韋為 王卓 張剛平 黃耀熊 單位：暨南大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系