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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(kāi)來(lái)，這些區(qū)域使互不相交的每一個(gè)區(qū)域都滿(mǎn)足特定區(qū)域的一致性。它是圖像處理與圖像分析中的一個(gè)經(jīng)典問(wèn)題。目前針對(duì)各種具體問(wèn)題已經(jīng)提出了許多不同的圖像分割算法,對(duì)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(wèn)題所面向領(lǐng)域的特殊性，至盡尚未得到圓滿(mǎn)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(cè)分割法、區(qū)域跟蹤分割法的基礎(chǔ)上結(jié)合特定的理論工具有了更進(jìn)一步的發(fā)展。比如基于三維可視化系統(tǒng)結(jié)合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(shí)又是進(jìn)行三維重建的基礎(chǔ)，分割的效果直接影響到三維重建后模型的精確性，分割可以幫助醫(yī)生將感興趣的物體(病變組織等)提取出來(lái)，幫助醫(yī)生能夠?qū)Σ∽兘M織進(jìn)行定性及定量的分析，從而提高醫(yī)生診斷的準(zhǔn)確性和科學(xué)性[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(bǔ)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(jì)劃設(shè)計(jì)、外科手術(shù)和療效評(píng)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(guò)尋找某種空間變換，使兩幅圖像的對(duì)應(yīng)點(diǎn)達(dá)到空間位置和解剖結(jié)構(gòu)上的完全一致。要求配準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)能使兩幅圖像上所有的解剖點(diǎn)，或至少是所有具有診斷意義以及手術(shù)區(qū)域的點(diǎn)都達(dá)到匹配[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(wú)框架)兩種方法。后者由于其無(wú)創(chuàng)性和可回溯性，已成為配準(zhǔn)算法的研究中心。基于互信息的彈性形變模型也逐漸成為研究熱點(diǎn)。

互信息是統(tǒng)計(jì)兩個(gè)隨機(jī)變量相關(guān)性的測(cè)度，以互信息作為兩幅圖像相似性測(cè)度進(jìn)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(dá)到最佳配準(zhǔn)時(shí)，它們對(duì)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(lái)國(guó)外在圖像配準(zhǔn)方面研究很多，如幾何矩的配準(zhǔn)、利用圖像的相關(guān)系數(shù)、樣條插值等多項(xiàng)式變換對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。國(guó)內(nèi)研究人員也提出了一些相應(yīng)的算法：對(duì)于兩幅圖像共同來(lái)估計(jì)其正反變換的一種新的圖像配準(zhǔn)方法，稱(chēng)為一致圖像配準(zhǔn)方法；采用金字塔式分割，進(jìn)行多柵格和多分辨率的圖像配準(zhǔn)，稱(chēng)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(shí)，目前提出的多種方法都盡量避免人工介入，力求整個(gè)過(guò)程自動(dòng)化，其結(jié)果導(dǎo)致實(shí)現(xiàn)算法的過(guò)程復(fù)雜而耗費(fèi)時(shí)間，文獻(xiàn)[5]已進(jìn)行研究，試圖實(shí)現(xiàn)基于人機(jī)交互的快速圖像配準(zhǔn)策略,同時(shí)根據(jù)圖像的不同成像模式選擇合適的配準(zhǔn)測(cè)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(duì)多種模態(tài)的圖像進(jìn)行圖像融合，可以準(zhǔn)確地確定病變體的空間位置、大小、幾何形狀及它與周?chē)锝M織之間的空間關(guān)系，從而及時(shí)高效地診斷疾病，也可以用在手術(shù)計(jì)劃的制定、病理變化的跟蹤、治療效果的評(píng)價(jià)等方面。在放療中，利用MR圖像勾勒畫(huà)出腫瘤的輪廓線，也就是描述腫瘤的大小；利用CT圖像計(jì)算出放射劑量的大小以及劑量的分布，以便修正治療方案。

在制定手術(shù)方案時(shí)，對(duì)病變與周?chē)M織關(guān)系的了解是手術(shù)成功與否的關(guān)鍵，所以CT與MR圖像的融合為外科手術(shù)提供有利的佐證，甚至為進(jìn)一步研究腫瘤的生長(zhǎng)發(fā)育過(guò)程及早期診斷提供新的契機(jī)。在CT成像中，由于骨組織對(duì)X線有較大的吸收系數(shù)，因此對(duì)骨組織很敏感；而在MR成像中，骨組織含有較低的質(zhì)子密度，所以MR對(duì)骨組織和鈣化點(diǎn)信號(hào)較弱，融合后的圖像對(duì)病變的定性、定位有很大的幫助[8]。由于不同醫(yī)學(xué)成像設(shè)備的成像機(jī)理不同，其圖像質(zhì)量、空間與時(shí)間特性有很大差別。因此，實(shí)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(kù)和數(shù)據(jù)理解都是亟待解決的關(guān)鍵技術(shù)[9]。對(duì)一幅黑白圖像，人眼一般只能辨別出4到5比特的灰度級(jí)別，而人眼能辨別出上千種不同的顏色。針對(duì)這一特點(diǎn)，人們往往將黑白圖像經(jīng)過(guò)處理變?yōu)椴噬珗D像，充分發(fā)揮人眼對(duì)彩色的視覺(jué)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(guò)偽彩色處理技術(shù)，即密度分割技術(shù)，提高了對(duì)圖像特征的識(shí)別。通過(guò)臨床研究對(duì)X線圖片、CT圖片、MRI圖片、B超圖片、電鏡圖片均進(jìn)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(guò)處理后可以顯現(xiàn)隱性病灶。例如對(duì)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(lèi)視覺(jué)的一個(gè)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(zhuān)家進(jìn)行了大量的探索研究，但未能獲得有關(guān)紋理的分析、分類(lèi)、分割及其綜合的有效解釋[11]。

有研究針對(duì)肝臟疾病難以根除、危害面廣的問(wèn)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(shì)、灰度均方差、灰度熵等參數(shù)作為圖像的紋理特征量。通過(guò)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(lèi)的視覺(jué)特性，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)二維數(shù)字?jǐn)鄬訄D像序列形成的三維體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其變換為具有直觀立體效果的圖像來(lái)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(gè)體素指定一個(gè)不透明度，并考慮每一個(gè)體素對(duì)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(shí)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(zhuān)為生物醫(yī)學(xué)圖像的研究而開(kāi)發(fā)的圖像可視化軟件。利用二維斷層數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，可以更為直觀地顯示人體器官的各個(gè)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(guò)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(lái)嘗試實(shí)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(shí)也可為醫(yī)療工作者提供更為細(xì)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(yuǎn)程虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)已經(jīng)逐步成為可能?；谔摂M現(xiàn)實(shí)技術(shù)利用美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)圖書(shū)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(tái)的優(yōu)勢(shì)，采用三維互動(dòng)、空間電磁定位、立體視覺(jué)等虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了全數(shù)字可拆裝人體骨骼的本地和遠(yuǎn)程互動(dòng)學(xué)習(xí)。三維虛擬現(xiàn)實(shí)讓“遨游”人體世界成為可能，可以呈現(xiàn)一個(gè)物理上并不存在但又實(shí)實(shí)在在“看得見(jiàn)”、“摸得著”的“真實(shí)”人體，使用者可以無(wú)數(shù)次地“解剖”這個(gè)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(kāi)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(duì)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(duì)以DICOM(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine)格式存儲(chǔ)的顱頜面CT序列斷層圖像進(jìn)行預(yù)處理，并進(jìn)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(jìn)行相應(yīng)的三維測(cè)量，模擬LeFortI手術(shù)的截骨頭，對(duì)截骨段實(shí)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(shí)時(shí)顯示利于交互操作)，使重建效果理想，減少冗余信息及存儲(chǔ)空間。具體需要考慮：1)不完全數(shù)據(jù)提出一個(gè)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(shí)現(xiàn)圖像重建。人體器官是一個(gè)高精度龐大的結(jié)構(gòu)，所建模型還應(yīng)考慮臨床實(shí)用方面的因素以及某些特殊部位的個(gè)體差異，針對(duì)不同的生理組織應(yīng)采用不同的分割方法[17]。3針對(duì)PACS的圖像壓縮PACS(PictureArchivingandCommunicationSystem，圖像存檔及通信系統(tǒng))是近年來(lái)國(guó)內(nèi)外新興的醫(yī)學(xué)影像信息技術(shù)，是專(zhuān)門(mén)為醫(yī)學(xué)圖像管理而設(shè)計(jì)的，包括圖像獲取、處理、存儲(chǔ)、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(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。顯然，計(jì)算機(jī)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(guò)各個(gè)層次的網(wǎng)絡(luò)才將PACS中的圖像獲取、存儲(chǔ)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(gè)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(chǔ)的問(wèn)題，如何利用有限的存儲(chǔ)空間存儲(chǔ)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(chǔ)、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(wú)損壓縮和有損壓縮兩大類(lèi)，常用的無(wú)損壓縮方法有差分脈沖預(yù)測(cè)編碼、多級(jí)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(cè)編碼和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等，近年來(lái)又出現(xiàn)了分形和小波變換編碼[18]。如何對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行壓縮，是近年來(lái)圖像處理技術(shù)中的一個(gè)重點(diǎn)研究的問(wèn)題[19]。

醫(yī)學(xué)圖像的壓縮無(wú)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(chǔ)空間的一個(gè)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(duì)圖像壓縮算法的支持。目前DICOM正在研究對(duì)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(gè)領(lǐng)域成為研究的熱點(diǎn)，在這方面文獻(xiàn)[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(jià)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(wú)損壓縮，因?yàn)樗軌蚓_地還原原圖像。但是無(wú)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(dá)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(lái)，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(gè)區(qū)域：1)包含重要診斷信息的區(qū)域，其錯(cuò)誤描述的代價(jià)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(dá)到盡可能高的壓縮比,即需要在某一框架下將無(wú)損壓縮與有損壓縮統(tǒng)一起來(lái)，這也是目前醫(yī)學(xué)圖像研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。我們的工作就集中在小波理論框架下實(shí)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(diǎn)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(duì)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(gè)方面。

壓縮比方面在滿(mǎn)足一般性的圖像條件下針對(duì)某些特殊圖像也會(huì)有相應(yīng)的考慮，目前的工作是在VC平臺(tái)下實(shí)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(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、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(shí)人的視覺(jué)生理心理特性的研究成果也開(kāi)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(lái)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(xì)致的要求也逐漸被提出來(lái)了。

4結(jié)束語(yǔ)

隨著遠(yuǎn)程醫(yī)療技術(shù)的蓬勃發(fā)展，對(duì)醫(yī)學(xué)圖像處理提出的要求也越來(lái)越高。以“千禧年的技術(shù)挑戰(zhàn)和全球機(jī)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(guó)際會(huì)議的一個(gè)重要議題就是“多媒體、虛擬現(xiàn)實(shí)、可視化、高級(jí)圖像處理和機(jī)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(gè)學(xué)科的交叉滲透已是發(fā)展的必然趨勢(shì)，其中還有很多亟待解決的問(wèn)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(lái)越重要?？傊?，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(shí)施風(fēng)險(xiǎn)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]。