《医学信号与图像处理》复习纲要修改版
By 邝某人
第1章绪论
1、数字图像处理（DIP）的基本定义参考P1
数字图像处理(digital image processing)是指用计算机对图像进行的处理，因此也称为计算机图像处理(computer image processing)。数字图像处理主要有两个目的：其一，为了便于分析而对图像信息进行改进；其二，为了使计算机自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。
2、在医学图像处理中(CAT、CT、PET、MRI)的应用。要求：了解原理
CT(Computer Tomography),即计算机断层扫描，是用计算机控制下的X线对人体的体层扫描。
CAT，计算机轴向断层扫描，大致同CT。（这个我很难找到确切定义，但CAT和CT都是断层扫描）。
PET(Positron Emission Computed Tomography),正电子发射型计算机断层显像。原理是将某种物质（一般是生命代谢中必须的物质）标记上短寿命的放射性核素，然后注入体内。通过对该物质在代谢中的聚集，来反映生命代谢活动的情况。
MRI（Nuclear Magnetic Resonance Imaging），即核磁共振成像。之所以后来不称为核磁共振而改称磁共振，是因为日本科学家提出其国家备受核武器伤害，为表示尊重，就把核字去掉(即MRI)。
主要利用原子核自旋运动的特点，在外加磁场内，经射脉冲激后产生信号，用探测器检测并输入计算机，经过处理转换在屏幕上显示图像。
第2章数字图像处理基础
1．图像数字化过程的步骤扫描、采样和量化。详细请参考P19－P22
2．图像的采样和量化参考上题
对图像空间坐标的离散化，决定了图像的空间分辨率。
对图像灰度坐标的离散化，决定了图像的灰度分辨率。
3、文件基本格式
BMP图像格式、JPEG图像格式
BMP是一种与硬件设备无关的图像文件格式，使用非常广。它采用位映射存储格式，除了图像深度可选以外，不采用其他任何压缩，因此，BMP文件所占用的空间很大。BMP文件的图像深度可选lbit、4bit、8bit及24bit。BMP文件存储数据时，图像的扫描方式是按从左到右、从下到上的顺序。
JPEG，参考P30。数字图像的基本文件格式的详细内容请参考P25－P30
第3章图像增强（重点）
1．基本概念、分类
图像增强是通过某种技术有选择地突出对某一具体应用有用的信息，削弱或者抑制一些无用的信息。主要可分为空域增强法和频域增强法两大类。
空域增强:直接在图像所在的二维空间进行处理，即直接对每一像素的灰度值进行处理
频域增强:首先经过傅里叶变换将图像从空间域变换到频率域，然后在频率域对频谱进行操作和处理，再将其反变换到空间域，从而得到增强后的图像。
具体概念及图像增强的方法情况参考P46－P47
2．灰度变换及基本函数
分段线性变换、幂次变换（Gamma校正）
要求：理解这些变换的基本含义及公式，知道对一幅图像作用后会产生什么样的效果
直方图处理
灰度直方图：定义、与图像外观的关系、及其作用；
直方图均衡化：基本思想、算法基本步骤与计算、应用场合
概念比较多，这里不列出了。请参考P48－P60，其中例3－1是计算重点，例3－3则不用掌握。3．平滑滤波
邻域平均法、中值滤波法：基本原理、算法步骤与计算
原因同上，参考P60－P64，例3－4和3－5是计算重点
4．频域增强
图像频谱及物理意义参考P64－P76
图像频谱就是经过某种变换（如傅立叶变换）的图像，此时图像已从空间域变换到变换域。
(下面一大段都是我从网上找来的，这不一定就是考点的范畴，但可以弥补书上说明的不足)图像傅立叶变换的物理意义
图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数
傅立叶变换以前，图像（未压缩的位图）是由对在连续空间（现实空间）上的采样得到一系列点的集合，我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点，则图像可由z=f(x,y)来表示。由于空间是三维的，图像是二维的，因此空间中物体在另一个维度上的关系就由梯度来表示，这样我们可以通过观察图像得知物体在三维空间中的对应关系。为什么要提梯度？因为实际上对图像进行二维傅立叶变换得到频谱图，就是图像梯度的分布图，当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系，即使在不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点，实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小（可以这么理解，图像中的低频部分指低梯度的点，高频部分相反）。一般来讲，梯度大则该点的亮度强，否则该点亮度弱。这样通过观察傅立叶变换后的频谱图，也叫功率图，我们首先就可以看出，图像的能量分布，如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是比较柔和的（因为各点与邻域差异都不大，梯度相对较小），反之，如果频谱图中亮的点数多，那么实际图像一定是尖锐的，边界分明且边界两边像素差异较大的。对频谱移频到原点以后，可以看出图像的频率分布是以原点为圆心，对称分布的。将频谱移频到圆心除了可以清晰地看出图像频率分布以外，还有一个好处，它可以分离出有周期性规律的干扰信号，比如正弦干扰，一副带有正弦干扰，移频到原点的频谱图上可以看出除了中心以外还存在以某一点为中心，对称分布的亮点集合，这个集合就是干扰噪音产生的，这时可以很直观的通过在该位臵放臵带阻滤波器消除干扰
另外补充以下几点：
1、图像经过二维傅立叶变换后，其变换系数矩阵表明：
若变换矩阵Fn原点设在中心，其频谱能量集中分布在变换系数短阵的中心附近(图中阴影区)。
若所用的二维傅立叶变换矩阵Fn的原点设在左上角，那么图像信号能量将集中在系数矩阵的四个角上。这是由二维傅立叶变换本身性质决定的。同时也表明一股图像能量集中低频区域。
2 、变换之后的图像在原点平移之前四角是低频，最亮，平移之后中间部分是低频，最亮，亮度
大说明低频的能量大（幅角比较大）
基本的滤波器类型（高通、低通）基本原理参考P69－P74
图像从空间域变换到频域后，其低频分量对应了图像中灰度值变化比较缓慢的区域，而高频
分量则表征了图像中物体的边缘和随机噪声等信息。低通滤波是指保留低频分量，而通过滤波器函数H(u,v)减弱或抑制高频分量的过程。高通滤波和低通刚好相反，它使低频分量得到抑制，而到达增强高频分量。
5．锐化滤波器 参考P77－P79
一阶导数/梯度算子（Roberts, Sobel ）、二阶导数/Laplacian 算子：各自主要特征、怎么运用
Roberrts 边缘检测算子又称为梯度交叉算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。
Sobel 算子锐化边缘信息较强，可以理解为针对Roberrts 算子的缺点而提出的算子。
下面的两个模板dx 和dy ，老师说两者应该是互调，但不论是否是互调，不影响最终的计算结果。看不懂的请参考书上的内容。
g(i,j) = |d x | + |d y |
第4章 图像压缩
两大类型：有损压缩、无损压缩；
要求：理解基本概念及分类
无损压缩的基本方法：Huffman 编码、游程编码、算术编码。（重点：第一种方法，要求：掌握基本原理、算法流程及计算）
有损压缩：DPCM 方法；要求：了解基本概念。
由于一幅图像存在数据冗余和主观视觉冗余，所以压缩方式就可以从这两方面着手开展。 P87－P89
改变图像信息的描述方式，以压缩掉图像中的数据冗余。
忽略一些视觉不太明显的微小差异，以压缩掉图像中的视觉冗余。
无损压缩是指可以精确无损地从压缩数据中恢复出原始的数据。其中哈夫曼编码是重点掌握的内容。计算方法参考例4－2，同时请大家留心熵的计算方法（见P94）
其他概念参见P97－P101
第5章 图像复原
1．理解图像复原的基本概念，与图像增强技术的区别和联系；图像退化及复原过程模型
2．噪声：高斯、Reyleigh 、指数、均匀、脉冲（椒盐）；要求：对基本特征要掌握
3．只有噪声情况下的图像复原技术：1）线性：均值滤波；2）排序统计：中值、最大/小；3）频域滤波。要求：掌握基本原理、各自的优缺点与用途。
图像复原：对退化的图像进行处理，力求还原图像的本来面目。
复原的过程是沿着质量降质（退化）的逆过程来重现原始图像。
图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、记录设备、传输介质和处理方法的不完善，从而导致的图像质量下降。
(,)|(1,1)(,)||(1,)(,1)|
g i j f i j f i j f i j f i j =++-++-+??????????---=101202101x d ????
??????---=121000121y d
图像复原方法：
退化函数估计：H的估计，噪声（n）的估计。
图像去噪：可以使用空间域或频率域滤波器实现。逆滤波、维纳滤波
详细请参照P123－P128
至于各噪点特征及其相应内容，参考老师给的课件，没有的自行下载。
第7章图像分割技术（重点）
1．基本概念及分割方法分类
2．边缘检测：常用算子；要求：算子的主要特征、怎么运用、处理的效果
3．阈值分割：原理及分类、全局阈值、自适应阈值、阈值选取方法。要求：原理及计算步骤参考P177－P190
4．区域分割：两种区域生长方法要求：原理及计算步骤参考P190－P194
5．形态学处理技术：膨胀、腐蚀、开操作、闭操作。要求：掌握基本原理，能够对指定图像用上述四种方法进行计算参考P199－P206
图像分割，即把图像空间分成一些有意义的区域，与图像中各种物体目标相对应。通过对分割结果的描述，可以理解图像中包含的信息。
图像分割是将像素分类的过程，分类的依据可建立在像素间的相似性以及非连续性
边缘检测的方法很多，主要有以下几种:
1、空域微分算子，也就是传统的边缘检测方法。如Roberts算子、Prewitt算子和Sobel算
子等。
2、拟合曲面。该方法利用当前像素邻域中的一些像素值拟合一个曲面，然后求这个连续曲面
在当前像素处的梯度。
3、小波多尺度边缘检测。
4、基于数学形态学的边缘检测。
（关于各算子的计算方法，强烈建议大家参看老师的课件！这里就交给老师的课件好了，恕鄙人不继续。）
至于剩下的，原谅本人懒，反正都是复制老师的PPT，还不如让大家直接看好了。
第8章图像特征提取与分析 (同上，比较建议大家看看老师的课件)
1．基本概念
2．邻域与邻接：4-邻域、8-邻域
3．区域内部空间域分析：欧拉数、距离
4．链码P221－P229
让计算机具有认识或者识别图像的能力，即图像识别。特征选择是图像识别中的一个关键问题。特征选择和提取的基本任务是如何从众多特征中找出最有效的特征。
四连接（邻接）：当前像素为黑，其四个近邻像素中至少有一个为黑；
八连接（邻接）：当前像素为黑，其八个近邻像素中至少有一个为黑。
将相互连在一起的黑色像素的集合称为一个连通域。
欧拉数公式：，具体参看P215－P218
梿码：通过边界的搜索等算法的处理，所获得的输出最直接的方式是各边界点像素的坐标，也可以用一组被称为链码的代码来表示，这种链码组合的表示既利于有关形状特征的计算，也利于节省存储空间。
第9章图像匹配与识别
1．模式识别系统的基本构成
2．统计模式识别基本概念
由于本人奋战到此已经是凌晨两点多，所以我选择投篮。请大家自行看书就是,页码参考目录的第九章。当然，还比较建议大家看课件。
实验要看一下，不需要写出代码，但实验原理要清楚。
基本上实验的内容就是考点，而且要认真对待我们做过的作业题，因为计算题的题型就是这样。其中重点的章节老师已经给出了，其余的，听天由命吧。
至于综合题的题型，老师没有说出具体，只说往年是给出一图像，要求达到什么要求，问你用什么方法，要求达到指定要求，问用什么方法
数字图像处理的应用 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号，并通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。 数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 进行数字图像处理所需要的设备包括摄像机、数字图像采集器（包括同步控制器、模数转换器及帧存储器）、图像处理计算机和图像显示终端。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人类生活和工作的方方面面。随着人类活动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随之不断扩大。 接下来，就讨论一下数字图像处理在医学上的应用。 自发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理。 目前的医学图像包括CT图像、核磁共振图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。由于人眼识别度等客观因素的影响，大部分的图像需要依靠计算机的帮助。随着数字图像处理技术的发展，对这些图像的分析以及处理，会变得更加快捷，分析的结果也会更加精准。
与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。 首先，对于一个病例，要进行图像采集，由于采集到的图像因试验测量系统和测量者个人因素存在较多噪声,所以要先通过预处理对图像进行去噪处理和灰度变换处理等使其变得较为清晰。预处理完成后再利用中心路径提取算法对所获取的图像进行进一步处理。 接下来要做的就是图像处理。 先对图像二值化，二值形态学的运算对象是集合给出一个图像集合和一个结构元素集合利用结构元素对图像进行操作。然后做中心线的提取等。 使用计算机进行图像的采集预处理以及二值化和计算排除了人为测 量的不精确性和误差提高了测量结果的可靠性。 随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节。 医学图像处理借助于计算机图形、图像技术,使医学图像的质量和显示方法得到了极大的改善。这不仅可以基于现有的医学影像设备来极
1.单元数组：单元数组中的数据成员是用数字来标识的，是每一个元素为一个单元的数组 2.结构体：结构体的数据成员是用名称来标识的，组成成员为字段，结构体采用点号来调 用（访问）字段中的数据；７ 3.灰度图像：灰度图像对应着一个数据矩阵（二维数组），数组元素的值表示图像在该位 置上的亮度值；２３ 4.二值图像：灰度级为2的图像就是二值图像，二值图像只有两个颜色，黑与白；２３ 5.RGB图像：RGB图像有三个颜色值，用mxnx3数组表示，分别表示红色值。绿色值、蓝 色值；２３ 6.HSV图像：ＨＳＶ图像也是用mxnx3数组表示的，三个矩阵分别表示色彩值、饱和度、 亮度；２４ 7.索引图像：索引图像由数值矩阵和颜色映射数组组成，数值矩阵是每个像素的颜色索引 编号，通过这个编号到颜色数组中寻找颜色；２４ 8.ＪＰＥＧ图像ＪＰＥＧ标准时目前比较流行的连续色调静止画面标准，是一种很灵活的 格式，具有调节图像质量的功能，允许用不同的压缩比列对文件进行压缩，支持多种压缩级别；２７ 9.ＧＩＦ图像：ＧＩＦ文件的数据时一种基于ＬＺＷ算法的、连续色调的无损压缩的格式， 分为静态ＧＩＦ和动画ＧＩＦ两种；２７ 10.ＭＰＥＧ图像：是国际标准化组织制定的标准，可以压缩视频、音频。动画数字形式； ２９ 11.基于图像的动画制作：动画效果是由一幅幅图形变化产生的，如果这些图形来自于图像， 那么就称改动画为基于图像的动画；３１ 12.最近邻插值方法：最近邻插值方法是ｉｍｒｅｓｉｚｅ函数默认的插值方法，就是令变 换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值；３９ 13.双线性插值方法：双线性插值是由两个变量的插值函数的线性插值扩展，其核心 思想是在两个方向分别进行一次线性插值；４１ 14.双立方插值方法：“双”的意思就是在计算了横向插值影响的基础上，把上述运算 拓展到二维空间，再计算纵向插值影响的意思，双立方插值的每个插值是由它附近的（4 x 4）个邻近象素值推算出来的，双立方插值算法能够得到相对清晰的画面质量，不过计算量也变大；４１ 15.领域操作：是指在图像操作时，输入要处理的像素的某领域内各个像素值，输出 要处理的像素的新值；４８ 16.分离块操作：使用函数ｃｏｌｆｉｌｔ进行图像领域ｄｉｓｔｉｎｃｔ操作５６ 17.图像增强：是对图像进行操作，得到视觉更好或者更有用的新图像；５９ 18.灰度调整：灰度调整方法是基于灰度直方图的一种图像增强方法，增加灰度图像 的明暗对比度，使图像变得更加清楚；６０ 19.图像滤波：滤波是一种应用广泛的图像处理技术，可以通过滤波来强调或删除图 像的某些特征，滤波是一种领域操作，即处理后的图像每个像素值是原来像素周围的颜色值经过某种计算得到的；６９ 20.图像矩阵的特征值：设 A 是n阶方阵，如果存在数m和非零n维列向量x，使得 Ax=mx 成立，则称m 是A的一个特征值。非零n维列向量x称为矩阵A的属于（对应于）特征值m的特征向量；８４
数字信号处理在生物医学领域的应用 作者：张春强 安徽农业大学工学院 车辆工程 13720482 摘要:在生物医学研究中有各种各样待提取和处理的信号，信号处理立即成为解决这些问题的有效方法之一。主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用,并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词:数字信号处理;小波分析;人工神经网络;维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来,随着计算机和信息学科的飞速发展,大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)技术。经过几十年的发展,数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心,以逻辑电路为基础,以大规模集成电路为手段,利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理,其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。 而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题,特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 2 数字信号处理在生物医学工程中的应用 2.1 信号处理在DNA 序列中的应用 生物序列数据在数学上以字符串表示，每个字符对应于字母表中的一个字母。如 DNA 序列中，用 A,T,C,G 四个字母代表组成 DNA 序列的四种碱基。对数值化后的DNA 序列进行频谱分析发现基因序列蛋白质编码区存在周期 3行为，即其功率谱在1/3频率处有一谱峰。用傅利叶变换来分析基因序列的功率谱可以发现其蛋白质编码区，可以预测基因位置和真核细胞基因中独特的外显子。 1.1 DFT 求 DNA 序列功率谱 在对基因组序列进行计算分析之前，先将其转化为数值序列。设字母表Λ = {A ，C ，G ，T } ,取长度为N 的DNA 序列x[n]，对于Λ中每个不同的字母都形成一个指示器序列[]n x α(0≤n ≤N-1，α∈Λ),在序列[]n x α中的某一个位置i 有: []其他)(01i n x ααα=???=(位置i 处的碱基为α) 该指示器的DFT 变换为 [][]n jw N n DFT k e n x k X --=∑=1 0αα，)10(-≤≤N k （1） 于是可以求得DNA 序列的功率谱：
| 姓 名~ 】） 牡丹江医学院医学影像学院 — ]
% % & : > 、 1、医学图像处理是对 A：CRR B：DORI C：MRI D：USA 成像方法及图像处理方法的研究。 。 2、PET A：正电子发射型计算机断层 B：单光子发射型计算机断层 C：磁共振扫描断层 D：多普勒超声技术 3、医学图像前处理包括对 A：光学显微成像的处理 B：电子显微镜图片处理 C：内窥镜图像处理 D：CT的成像方法的研究 - 4、医学图像后处理包括对 A：MRI成像方法的研究 B：医学影像设备所成像的处理与研究 C：USI成像方法的研究 D：CT的成像方法的研究 5、以下医学影像设备正确的是 A：PECT B：SPECT C：MIR D：SUI （ 6、DSA A：数字剪影血管造影 B：磁共振功能成像 C：磁共振血管造影 D：数字放射摄影 7、fMRI A：数字剪影血管造影 B：磁共振功能成像 C：磁共振血管造影 D：数字放射摄影 - 8、医学超声成像的优点 A：对比度高 B：图形的重复性不依赖于操作人员 C：对人体无辐射损伤 D：可对全身所有器官进行检查
9、CT成像的特点 A：全方位成像 ` B：分辨率差 C：组织重叠 D：可实现断层解剖学成像 10、核医学 成像的特点 A：无放射危害 B：分辨率高 C：功能性成像 D：主要实现断层解剖学成像 11、MRI成像的特点 A：使用造影剂 | B：利用声音回波 C：无电离辐射 D：只能横断面断层 12、哪一个不是医学影像成像 A：PET B：SPECT C：fMRI D：DSAT 13、现代医学影像技术的发展方向 A：数字向模拟方向发展 ~ B：组织形态学成像向功能性成像发展 C：由立体像平面方向发展 D：由融合向单一成像技术发展 14、医学图像可以分为哪两类 A：结构图像与局部图像 B：结构图像与功能图像 C：功能性成像与立体成像 D：静态图像与动态图像 ！ * 【 ~ ; 15、核医学成像主要是取决于 A：脏器或组织的血流与细胞功能 B：成像设备的磁场强度 C：成像设备的X射线强度 D：人体组织与器官的氢原子数含量 16、融合技术应用于医学成像的目的是 A：使两张图片更好的连接 B：同时显示功能性信息及解剖学位置 C：方便比较两张医学图片的对比度 ￥ D：实现断层解剖学成像的3D显示 17、分子影像学是 A：探测构成疾病基础的分子异常 B：详细观察体内分子的细微结构 C：研究人体内分子的发光特点 D：研究探针的运动轨迹 18、那种融合技术有应用价值
^ | 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。
计算机医学图像处理 摘要: 本文着重介绍了计算机在医学图像处理方面的应用。主要表现为 CT、数字减影技术、超声图像以及目前正在国际上兴起的体视化技术( Volume Visualization) 等。 关键词: 计算机医学图像体视化技术 1医学图像的种类及其分类 1. 1医学图像种类 现代医学离不开医学影像( 图像) 信息的支持。 而医学研究和临床诊断所需要的医学影像是多种多 样的, 如病理切片图像、X 射线透视图像、CT 和 MRI 扫描影像、核医学影像、超声影像、红外线热成 像图像及窥镜图像等等。 1. 2医学图像分类及用途 功能各异的医学影像分为结构影像技术和功能 影像技术两大类。前者主要用于获取人体各器官解 剖结构图像, 借助此类结构透视图像, 不需要解剖检 查, 医学人员就可以诊断出人体器官的器质性病变。 CT 及MRI 便属于此类结构影像的代表。 然而在人体器官发生早期病变, 但器官外形结 构仍表现为正常时, 器官的某些生理功能, 如新陈代 谢等却开始发生异常变化。此时采用结构影像做结 构解剖性检查便无法及时诊断出病变的器官, 而需 借助基于SPECT 及PET 的功能影像技术。功能影 像能够检测到人体器官的生化活动状况, 并将其以 功能影像的方式呈现出来。 2计算机对医学图像的处理应用 2. 1直接控制成像过程( CT ) 的应用 CT 的本质是一种借助于计算机进行成像和数 据处理的断层图像技术。虽然X 线透视和照相可使 人们了解人体的内部结构, 断层摄影可粗略地表示 病灶的位置, 影像增强系统和静电摄影提高了透视 和断层摄影的分辨率, 但只有CT 通过计算机在排 除散射线和重叠影像的干扰并对X 线人体组织吸 收系统矩阵作定量分析后, 才从根本上解决了分辨 率问题。与普通的X 线透视横断层图像不同的是在 CT 技术中, 用测量X 线强度的检测系统代替作为图像接受器的胶片, X 线管与检测器系统同步旋转 运动: 用检测器以数据矩阵形式多次采集的投影值, 依据反投影原理和一定的数学模型重建图像代替一 次投影直接成像。总之, 计算机在CT 系统中的作用 是至关重要的。它要完成测量数据的采集、图像建 立、图像重建、图像评价和图像存储等任务, 它还要 将透过人体的X 线所组成的数字矩阵经处理、运算 后又变为可见的图像输出。没有计算机技术, CT 设
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
第一章生物医学信号概述 第一节学习生物医学信号处理的理由生物医学工程是一个应用性的研究领域，生物医学信号处理自然应该成为该专业的主干课程之一，使学生掌握处理信号和系统的方法。 信号处理的含义比纯粹的数学运算更深更广。生物医学信号处理以严谨的组织行为方式为分析和概念化物理行为提供了一个基础框架，不管这种行为是一个电子控制系统的输出还是一次种植与周围组织的反应。 对信号/系统进行计算能够获得较精确的分析结果，但对分析过程的理解（定性的）也十分重要。例如，一名学生建议用小波来检测心电图信号中的异常，则他/她必须理解小波变换的数学概念。另一名具有神经生理学兴趣的学生希望研究全身振动对视觉功能的影响，则他/她需要理解共振的概念（即使他/她已经忘记了量化这种现象的二阶差分方程）。类似地，一名要研究心率的神经中枢控制的学生，不管他/她用哪种方法来描述心率，都需要理解记忆或相关的概念以及在能量记录中瞬时变化的原因。简言之，作为一名生物医学工程师应该掌握信号处理的定性描述并具备应用定量分析方法解决生物医学问题的技能。通过学习《生物医学信号处理》课程，学生可以达到上述要求。 更具体地说，生物医学信号处理将教给学生两种主要技能：（1）为了提取原始的生物医学信息，获取和处理生物医学信号的技能；（2）解释处理结果性质的技能。为此，《生物医学信号处理》课程应该包含以下四个重要内容： （1）测量生物医学信号，即量化和校正测量仪器对待测信号的影响。 （2）操作（即滤波）生物医学信号，即识别和分离信号中的有用成份和无用成份。 （3）定量描述生物医学信号，即揭示产生生物医学信号的本质，根据第二步得出的结果预测信号未来的行为。 （4）探测生物医学信号源，即描述一个生物医学物理系统的输入与输出信号之间内在联系。 大多数信号处理教材都很强调计算和算法。对于生物医学工程专业的学生来说，如果在生物医学信号处理课程中仍选用大量信号处理的内容，则可能是熟悉知识的枯糙重复。本教材的宗旨是通过许多具体生物医学信号处理实例，将真实世界与理论研究联系起来，并指导学生如何应用一项理论去解决一个具体的生物医学问题。 第二节信号及其类型 信息是一个过程产生的能量的测量，而信号则是信息的一种表达形式。来自于真实世界的信号各不相同，但大致可分为四种类型：（1）确定性信号；（2）随机信号；（3）分形信号；（4）混沌信号，如图1-1（a）、（b）、（c）和（d）分别是四种类型信号的一个例子。 确定性信号在教材中常作为例子给出，是学生最熟悉的一类信号，但这类信号在真实世界中则较少出现。所谓确定性信号是指在已知足够过去值的条件下，能够准确预测该信号未来值的一类信号。例如，正弦波信号A Sinωt。换句话说，只要能够用数学封闭表达式来表达的一类信号就是确定的信号。 既使信号的全部过去值已知，也不能准确预测其未来值的一类信号称为随机信号。随机信号
《计算机图形图像处理Photoshop》课程标准 衡阳技师学院龙大奇 长沙财经职业中专吴玉桃 课程名称：计算机图形图像处理Photoshop 建议学时：96~108 适用专业：计算机应用 教学条件：多媒体教室、机房 一、课程概述 （一）课程性质：1 20 Photoshop 是 Adobe 公司推出的一款目前非常流行、应用非常广泛的图片处理软件。伴随着计算机的普及和计算机在各行业的广泛应用，Photoshop 发挥了越来越大的作用。计算机和数码相机的普及，使用者可以在家中进行简单的图片处理，这使得 Photoshop 可以作为一个应用软件在所有学生中推广。社会上各种数码冲印、数码影楼、数码海报广告的出现也直接为很好学习 Photoshop 的学生提供了就业机会。 Photoshop 具备非常强大的图片处理功能，能很好的为动画、多媒体、网页制作等等提供经过处理制作的图片素材，图片处理的好坏直接关系到作品的美观效果，是计算机应用专业的学生必修的一门课程。 （二）课程定位 《计算机图形图像处理Photoshop》属于一门专业必修课，它之前的课程为《计算机应用基础》等课程；它之后为《Dreamweaver网页设计》、《Flash二维设计》、《3ds Max三维设计》等专业核心课程。在计算应用专业中起承上启下、连贯前后课程，围绕专业核心技能设置的。鉴于计算机图形图像处理的重要意义和在设计中重要作用，本课程作为平面设计的岗位职业能力培养，可以充分发挥学生的特长，拓展就业渠道。 二、课程设计理念 Photoshop 教学过程中应注重培养学生的思考和动手能力，把知识点穿插在实例中进行教学，一方面启迪学生去思考实例是如何实现的，另一方面让学生通过操作完成实例的创作。使学生在轻松愉快的过程中完成学习任务，掌握 Photoshop 的使用。教师应重视实例的选择，要求实例能突出新知识点，同时也兼顾旧知识点，操作的难度要适中，通过教学过程中的启迪和帮助能够完成教学任务。
摘要“数字图像处理”是生物医学工程专业一门重要的专业课，让学生学会将理论知识转化为解决本专业实际问题的能力是这门课的重点。我们对理论和实践教学两个方面的教学方法和经验进行了探讨，经过几年的教学实施，这些方法取得了良好的教学效果。 关键词数字图像处理生物医学工程教学方法Teaching Method of"Digital Image Processing"Course for Biomedical Engineering Specialty//Huang Min Abstract"Digital Image Processing"is an important course for biomedical engineering specialty.How to change the theoretical knowledge into the ability of solving problem in biomedical engineering field is very important.Teaching methods of theory and practice teaching are given,which are helpful for students. Satisfied teaching effect is acquired in past years. Key words digital image processing;biomedical engineering; teaching method Author's address College of Biomedical Engineering,South-central University for Nationalities,430074,Wuhan,Hubei,China 随着科技的发展，各种图像信息都逐步进入数字化时代，以便存储和进行后续的通信、变换和识别等处理。数字图像处理课程是图像处理、电子、通信、生物医学工程等众多工科专业本科生学习的一门专业必（选）修课，虽然不同专业在学习理论知识时是相通的，但各专业在实际的图像处理的教学方法和具体应用上还是有较大差别。[1]生物医学工程专业有着其特殊性，在医学图像领域，从显微图像到CT、超声、M RI及PET等大型影像设备的成像结果，都涉及大量的图像需要存储，然后需要对图像进行增强、分割、融合等处理。如何把数字图像处理理论知识和专业应用方向结合起来进行教学，是生物医学工程专业上这门课的老师最应该注意的问题。本文对生物医学工程专业数字图像处理课程的理论教学和实验教学两个方面的教学 方法和经验进行探讨。 1理论教学 在本科阶段，数字图像处理课程理论教学主要讲述六部分内容：图像处理基础、图像变换理论、图像压缩编码、图像增强、图像恢复和图像分割。[2] 1.1“理论—应用”的教学模式 在教学中，我们采取“理论—应用”的教学模式，将每章的理论知识和生物医学工程领域的图像处理应用密切结合起来讲解，让学生体会到学习书本知识和专业实践以及以后的工作应用是密不可分的，学了后也知道“怎么用”。 比如在学到第一章图像处理基础的图像数字化这一环节，虽然学生都知道结论就是：采样频率要大于图像最高频谱的两倍。但是对于实际应用中，这个参数很抽象，具体怎么选择？结合以前学的一维时间域信号的采集，采样频率就是采样时间间隔的倒数，即要求：采样时间间隔小于某个值（这个值是由原模拟时间信号进行FT后频率成分的最大值的倒数的一半来决定的）；而现在转换到二维的图像域，实际上是图像在空间上的采样间隔（每个像素的大小）要小于某一个值，也就是最后数字图像可分辨的最小“尺寸”是多少的问题。联系到本专业的磁共振成像应用中，就是医院的影像诊断仪器在检查病人相关疾病（如肿瘤等）时，可以看到的最小肿瘤的尺寸，从而对学生说明一个问题：仪器不是万能的，不是想看多大的病灶就可以看到的。 进一步扩展，这个尺寸又怎么定呢？和具体的每种成像设备的成像原理有关，当然对本科生来说，由于学时和知识结构的限制，不能扩展太多。由于医学影像设备得到图像的过程和其他普通图像数字化过程不太一样，此时要强调不是所有的数据在采集的时候都是直接在图像域采集，医学图像领域很多是先在频域采集数据，然后转换到空间域的图像。最后举一个实例，配以幻灯实例进行说明：如果医学影像设备不满足采样定理，看到的图像会是各组织相互重叠在一起，根本无法用于医生诊断。这样就让学生加深了印 （中南民族大学生物医学工程学院湖北·武汉４３００７４）中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1672-7894（2011）01-0042-02 ４２
数字医学图像及其特点 【摘要】数字医学是现代医学的重要发展方向，随着计算机技术的不断发展，数字医学图像在医学中的应用领域越来越广泛。本文主要针对数字图像在医学中的应用及其特点展开相关的综述。 【关键词】数字图像医学影像图像处理 引言 随着电子技术、计算机技术的不断推广和应用，计算机技术在医学领域的应用也日趋明显，尤其是在医学数字图像处理方面体现的尤为突出。数字医学影像通过无创伤的数据采集获得人体内部解剖学或生理功能信息，并以图像形式提取并显示出来【1】，因而数字图像在这种背景下应运而生。 1 数字医学图像的特点 现代医学影像包括四大部分：①以X-CT 为代表的X 射线影像；②磁共振成像MRI；③放射性核素显像如ECT；④超声波成像如超声CT 等。不管哪种医学图像，其影像灰度分布都是由人体组织特性参数的不同决定的。通常，这种差异（对比度）很小，导致影像上相邻灰度差别也就很小。而人眼对灰度的分辨率很低，只能清楚分辨从全黑到全白的十几个灰阶。所以，影像成像后必须经过数字后处理方具实用价值【2】。 2 数字图像处理 数字图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中，并采用一定的算法对其进行处理。数字图像处理的基础是数学，最主要任务就是各种算法的设计和实现。医学影像等卫生领域信息更具独特性，数字医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高【3】。数字医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，数字医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别【4】、图像融合等等。近年来，研发人员将众多领域方法引入应用于数字医学图像处理，经过不断的改进，处理算法的速度、处理效果得到不同程度的改善。随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高，利用计算机断层成像、正电子放射层析成像、单光子辐射断层摄像、磁共振成像、超声成像及其它医学影像设备所获得的图像被广泛应用于医疗诊断、组织容积定量分析、病变组织定位、解剖结构学习、治疗规划、功能成像数据的局部体效应校正、计算机指导手术和术后监测等各个环节【5】。 3 数字图像处理的优点
X I N X I F E N X I L I Y O N G 信息分析利用 医学图像处理技术与应用分析 周光华①李岳峰①孟 群①△ 关键词医学图像处理技术卫生信息化 摘 要新医改以来，卫生信息化建设作为“四梁八柱”之一，得到快速发展，医学图像处理技术作为重要的信息处理手段，其发展和应用推动了卫生信息化建设的开展。本文概述了医学图像的特性和处理技术的类别，以及近期研究进展。围绕卫生信息化建设的发展现状，从图像压缩、图像分割、图像融合技术方面综述医学图像处理技术如何在卫生信息化建设中发挥作用，并分析展望医学图像处理技术在卫生信息化建设的背景下的发展前景。 Keywords Medical image processing, Method, Health informationization Abstract Health informationization is the one of the most part of health care reform, which has developed a lot since 2009. Health informationization was advanced by the development of medical image processing. In this paper, the concept and current development of medical image processing was introduced. Considering the status of health informationization, how medical image compressing, segmentation and fusion in?uenced was review. The future development of Medical image processing was analysed while health informationization developed. 1 引言 在卫生信息化快速发展的过程中，计算机技术、网络技术、医学图像处理技术等的发展是其重要的技术支持，并日趋重要。卫生信息化建设要达到互联互通、资源共享，不可避免的要涉及到有效地处理海量卫生数据的传输、存储以及更为利于临床诊断等问题。医学图像在现代医学领域中应用日趋广泛[2]，是主要卫生信息资源之一，医学图像处理技术以其在数据传输和共享方面的优势也日益引起卫生管理者、医护人员和研发人员的重视。 本文概述了医学图像的特性和处理技术的类别，以及近期研究进展。围绕卫生信息化建设的发展现状和医学图像处理技术在推动其发展所发挥的作用，从图像压缩、图像分割、图像融合技术等方面综述医学图像处理技术如何在卫生信息化建设中发挥作用。旨在为管理者和有关技术研发人员提供参考。 2 医学图像处理技术概述 较其他领域，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关 ① 中华人民共和国卫生部统计信息中心，北京市，100044 作者简介：周光华（1985-），男，硕士学位；研究方向：卫生信息管理；E-mail：zhough@https://www.doczj.com/doc/e87598097.html,。 通讯作者：孟群，男，博士学位，卫生部统计信息中心主任，研究员。 △ 通讯作者
生物医学信号处理的方法 生物医学仪器包括了诊断仪器和治疗仪器两大类。在诊断仪器中要寻找对诊断有意义的具有某种特征的信号或信号的某种特征量。在治疗仪器中同样需要确定特征信号的存在或信号特征量的大小去控制治疗部分的工作。一般说来，信号并不能直接提供这些信息，它们需要应用信号处理方法去提取。例如，临床的常规脑电图检查可为脑损伤、脑血栓、内分泌疾病等的诊断、预防和治疗提供信息。另外脑电图也常用来作睡眠、麻醉深度的监护。但是白发脑电图的时域波形很不规则。不但它的节律随精神状态变化而改变，而且在基本节律的背景下还会不时地发生一些瞬态变化。传统的分析方法是用领域分析方法，用它的基本节律作为脑电图的基本特征量。 从信号中提取特征量的常用方法有谱分析、波形分析、建立模型等多种。有了特征量，就要根据它们进行诊断。诊断就是分类。现用的模式分类方法有统计模式识别、句法分析、模糊模式识别等。上述这些内容正是信号处理学科的主要研究对象，实际上这些方法现在也并不成熟。对于生物医学信号中大量存在的非线性、非平稳、多变量等问题的分析还很初步，还需深入地研究和探讨。 由于干扰的影响，生物医学信号往往埋藏在噪声中，因此造成信息丢失或产生虚假信息，所以通常在进行生物医学信号处理以前，要对信号施加某种处理来降低噪声、增强信息。例如，在研究大脑感觉机制，提取诱发响应时，常常采用重复刺激方法和相干平均技术来克服自发脑电活动，增强有用信息。污染信号的噪声可以是加性的(即观测等于信号的噪声之和)、相乘性的(即观测等于信号与噪声的积)；也可能有用的信息仅与信号的一部分有关，而与有用信息非相关部分也被看成噪声。总之，噪声的性质是多种多样的。数字滤波器是增强信息、抑制噪声的常用方法，然而它对于频带重叠的信号与噪声无能为力。因此消噪问题是生物医学信号处理研究的又一个重要内容。 目前生物医学信号处理中应用的抑制噪声和信号增强技术，常需要信号与噪声统计特性的先验知识，先验知识越完整，增强信号的效果越显著。然而得到这些先验知识常常又是困难的，这种要求限制了诸如维纳滤波、卡尔曼滤波等技术的应用。自适应方法可以自动调节参数来适应信号统计特性而不依赖先验知识，因而引起了广泛的注意。 在某种情况下，需要将信号从一个地点传送到另一个地点。有不少突发性疾病对患者威胁极大，例如，猝死和呼吸障碍，为了及时抢救，在患者家里安装监护系统，监护系统采集的信息经电话电路传到监护中心，使患者处于医护人员的监护之下。为了保证传输效率，或为了方便地保存、记录患者病历，需要尽量减
生物医学信号处理试卷集 试卷一答案和评分标准： 一、假设有两个离散平稳随机过程)(),(n y n x ，m x m R 6 .0)(=，m y m R 8.0)(=，它们统计独立，求这 两个随机过程的乘积的自相关函数和功率谱密度。（14分） 解： 设z=xy ， m y x z m R m R m n y n y E m n x n x E m n y m n x n y n x E m n z n z E m R 48 .0)()()]()([)]()([)]()()()([)]()([)(==++=++=+=（6分） ∑==+∞ -∞ =-m m j m z j z e m R DTFT e P ωω48.0)]([)(（4分） =ωcos 96.02304.17696 .0-（4分） 二、设线性系统如图所示，已知n n n s ,相互独立，且ωω 2 sin )(=j s e S ， 21 )(= ωj n e S 。要求设计一 个滤波器ωω 2sin )(c e H j =，试确定c 使得滤波后的输出n s ?与真实信号n s 的均方误差最小，即])?[(2n n s s E -最小。（14分） 解答： 设误差为n n n s ?s e -=其自相关为： )m (R )m (R )m (R )m (R )]s ?s )(s ?s [(E )e e (E )m (R s ?s s ?s ?s s m n m n n n m n n e +--=--==+++（2分） 做傅立叶变化：)()()()()(???ωωωωω j s j s s j s s j s j e e S e S e S e S e S +--=（4分） ω ωωωωωωω4262j n j s 2j j x 2j ?sin 21 sin ])(e S )(e S [)e (H )(e S )e (H )(c c e S j s +=+== （2分） ωωωωωω4i s i i sx i ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s s === ωωωωωω4i s i i xs i s ?sin )e (S )e (H )e (S )e (H )(c e S j s ===** （2分） 2 2 14321 c c +-=ξ （3分） 求导等于零： 43 = opt c （1分）
数字图像处理在医学上的应用 徐胜632081101020 控制理论与控制工程 摘要: 本文介绍了数字图像处理技术在医学中的应用。并且举例采用显微光学放大系统及CCD数字图像采集系统拍摄人体微血管图像在对采集的图像进行二值化。图像处理技术也是医学影像学的重要组成部分，在人体信息可视化的基础上,进一步分析、识别、分割、理解、分类等,以便医生更加直观利用信息做出临床诊断。在医学教学、研究中具有广阔的应用价值。 关键词: 数字图像处理; 二值化; CCD数字图像采集; 1 引言 自伦琴1895年发现X射线以来,在医学领域可以用图像的形式揭示更多有用的医学信息,医学的诊断方式也发生了巨大的变化。随着科学技术的不断发展,现代医学已越来越离不开医学图像的信息处理, 医学图像在临床诊断、教学科研等方面有重要的作用。目前的医学图像主要包括CT (计算机断层扫描) 图像、MRI( 核磁共振)图像、B超扫描图像、数字X 光机图像、X 射线透视图像、各种电子内窥镜图像、显微镜下病理切片图像等。但是由于医学成像设备的成像机理、获取条件和显示设备等因素的限制, 使得人眼对某些图像很难直接做出准确的判断。计算机技术的应用可以改变这种状况，通过图像变换和增强技术来改善图像的清晰度, 突出重要的内容，抑制不重要的内容,以适应人眼的观察和机器的自动分析，这无疑大大提高了医生临床诊断的准确性和正确性。 数字图像处理的基本方法就是图像复原与图像增强。图像复原就是尽可能恢复原始图像的信息量,尽量保真。数字化的一个基本特征是它所固有的噪声。噪声可视为围绕真实值的随机波动, 是降低图像质量的主要因素。图像复原的一个基本问题就是消除噪声。图像增强就是通过利用人的视觉系统的生理特性更好地分辨图像细节。 与其他领域的应用相比较，医学影像等卫生领域信息更具独特性，医学图像较普通图像纹理更多，分辨率更高，相关性更大，存储空间要更大，并且为严格确保临床应用的可靠性，其压缩、分割等图像预处理、图像分析及图像理解等要求更高。医学图像处理跨计算机、数学、图形学、医学等多学科研究领域，医学图像处理技术包括图像变换、图像压缩、图像增强、图像平滑、边缘锐化、图像分割、图像识别、图像融合等等。 在此联系数字图像处理的相关理论知识和步骤设计规划系统采集和处理的具体流程同时充分考虑到图像采集设备的拍摄效果以及最终处理结果的准确性，例举了基于图像处理技术的人体手指甲襞处微血管管袢直径的测量方法。 2人体微血管显微图像的采集 人体微血管显微图像的采集采用了如图1所示的显微光学系统和图像采集系统主要由透镜模组滤镜模组光源系统电荷耦合器件以及图像采集卡等构成。
信号与系统论文 题目：信号与系统在生物医学中的应用 学号：121417010133 班级：生医121班 姓名：张小鲜
信号与系统在生物医学中的应用 摘要 随着计算机技术和现代信息技术的飞速发展，信号与系统在实际生活中的应用越来越广泛，本文在信号与系统中占有重要分量的数字信号处理技术为例，讨论其在生物医学中的应用，从而阐述信号与系统在生物医学中的应用。数字信号处理（Digital Signal Processing DSP)是利用计算机或专用处理芯片，以数值计算的方法对信号进行采集、分析、变换和识别等加工处理，从而达到提取信息和便于应用的目的。 数字信号处理技术一诞生就显示了强大的生命力，展现了极为广阔的应用前景。接下来主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用，并对数字信号处理技术在生物医学工程中的应用前景进行了展望。 关键词：生物医学；信号与系统；数字信号处理；小波分析；人工神经网络；维格纳分布 1 引言 自20世纪60年代以来，随着计算机和信息学科学的飞速发展，大量的模拟信息被转化为数字信息来处理。于是就逐步产生了一门近代新兴学科———数字信号处理(DigitalSignalProcessing，简称DSP)技术。经过几十年的发展，数字信号处理技术现已形成了一门以快速傅里叶变换和数字滤波器为核心，以逻辑电路为基础，以大规模集成电路为手段，利用软硬件来实现各种模拟信号的数字处理，其中包括信号检测、信号变换、信号的调制和解调、信号的运算、信号的传输和信号的交换等各种功能作用的独立的学科体系。而生物医学工程就是应用物理学和工程学的技术去解决生物系统中所存在的问题，特别是人类疾病的诊断、治疗和预防的科学。它包括工程学、医学和生命科学中的许多学科。本文主要讨论数字信号处理技术中小波分析、人工神经网络、维格纳分布在生物医学工程中的应用。 1.1生物医学信号特性