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医学图像处理和分析讲义

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医学图像处理和分析

第一章 绪论

1. 医学图像处理和分析的意义和由来

2. 医学图像处理与分析的研究内容、研究方法

3. 医学图像的成像系统和成像原理

CT (Computerized Tomography)

研究内容

图像增强，滤波

图像配准、图像分割、图像显示、图像辅助治疗

图像引导手术、医学虚拟环境

CT成像基本原理

dinouteII d为X射线在生物体内传播距离

为衰减系数。穿过一组不同物质时

)(2211iidddinouteII

CT原理示意图

常用影像技术优缺点

成像技术 CT MRI PET SPET U

优点 1. 速度快

2. 对骨组织敏感

3. 空间分辨率高

4. 价格低 1. 软组织成像好

2. 空间分辨率高

3. 人体无害

4. 扫描角度灵活

5. 无骨伪影 1. 对比度高

2. 受体成像

3. 化学成像 1. 对比度高

2. 价格低 1. 无伤害

2. 价格低

3. 速度快

缺点 1. X对人体有害

2. 软组织成像差

3. 骨的边缘在成像中易产生条状伪影 1. 对骨组织成像差

2. 成像时间长 1. 价格昂贵（需回旋加速器）

2. 分辨率差 1. 分辨率差

2. 成像速度慢 分辨率低 结构成像：X、CT、MRI、Ultrasound

功能成像: f MRI、PET、SPECT

1895年 X射线机

1969年 英国工程师Hoopsfield设计成功第一台断层摄影装置CT

1972年 应用于临床，获得第一幅脑肿瘤图像。

1979年 Hoopsfield获诺贝尔奖

螺旋CT 1987年出现于专利文献

特点：数据无任何时间和空间间隔

CT 连续两次扫描有一段间隔，螺旋CT没有，且空间分辨率更高。

MRI

1946年 Bloch and Purcell发现核磁共振NMR现象

1952年 获诺贝尔奖

1973年 第一幅核磁共振图像，纽约州立大学，两个充水式管

1980年 第一幅人体核磁共振图像。

1991年 Ernst获诺贝尔化学奖

在NMR中引入了Fourier变换

超声成像 光纤内窥镜成像。MRA磁共振血管造影技术 Magnetic Resonance Angiography

正电子放射断层成像 PET (Position Emission Tomography)

单光子放射断层成像 SPECT (Single Photon Emission

Computed Tomography)

DSA数字减影血管造影术 Digital Subtraction Angiography

参考书籍

医学影像处理和分析, 田捷等编著, 电子工业出版社, 2003.

3D Imaging Medicine, J.K. Udupa, G.T. He4rman, CRC Press, 2000.

第二章 图像的预处理

1．直方图

NNpii 1,,1,0ki

110kiip NNkii10

直方图变换，拉伸和压缩

)(rTs )1,0(Lr

线性变换

322121121111)()()(trrtrrtrtrrtrrts102211Lrrrrrrr

321,,ttt是变换系数

直方图均衡化

10r

(a) 在10r,)(rT为单调增加

(b)

1)(0rT 离散形式

10)(1ssTr

设概率密度为)(rpr

rrdwwprTs0)()(

)(rpdrdsr

1)(1)(])([)()(1rprpdsdrrpsprrsTrrs

)(sps是均匀分布 nnrpkkr)( 10kr

1,,1,0Lk

kn是nr的出现次数，ｎ是图像象系总数

kjjrkjjkkrpnnrTs00)()(

例．假定一幅6464．８个灰度级．分布如下． kr kn

nnrpkkr)(

00r 790 0.19 0s

711r 1023 0.25 1s

722r 850 0.21 2s

733r

656 0.16 985329656 3s

744r 329 0.08 44881122245 4s

755r 245 0.06

766r 122 0.03

17r 81 0.02

44.025.019.0)()()()(19.0)()()(10101100000rprprprTsrprprrTsrrjjrrjj

2s=0.65 3s=0.81 4s=0.84

5s=0.95 6s=0.98 7s=1.00

重新定义

710s 731s 752s 763s 14s

0s 790 1s 1023 2s 850 3s 985 4s 448

总体

显示

直方图统计，直方图均衡化，直方图分割

滤波

中值滤波 高斯滤波

参考文献：

1. J. G. Liu, Y. Z. Liu, and G. Y. Wang, “Fast discrete W transforms via computation

of moments”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 53, no.2, pp.654-659,

2005.

2. J. G. Liu, Y. Z. Liu, and G. Y. Wang, “Fast DCT-I, DCT-III, and DCT-IV via

moments”,EURASIP Applied Signal Processing, no.12, pp.1902-1909, 2005.

3. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and George S. K. Fung,

“Moment-based fast discrete Hartley transform”, Signal Processing, vol. 83, no. 8,

pp. 1749-1757, 2003.

4. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “Moment-based fast discrete

sine transforms”, IEEE Signal Processing Letters, vol. 7, no. 8, pp. 227-229,

2000.

5. J. G. Liu, F. H. Y. Chan, F. K. Lam, and H. F. Li, “A novel approach to fast

calculation of moments of 3D gray level images”, Parallel Computing, vol. 26, no.

6, pp. 805-815, 2000.

6. J. G .Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “A novel approach to fast

discrete Fourier transform”, Journal of Parallel and Distributed computing, vol.

54, pp. 48-58, 1998.

7. J. G. Liu, H. F. Li, F. H. Y. Chan, and F. K. Lam, “Fast discrete cosine transform

via computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol. 19, no. 2,

pp. 257-268, 1998.

8.. F. H. Y. Chan, F. K. Lam, H. F. Li, and J. G. Liu, “An all adder systolic structure

for fast computation of moments”, Journal of VLSI Signal Processing, vol.12, no.

2, pp. 159-175, 1996.

矩和不变矩

Since moment invariants were proposed by Hu in 1962, moment invariants, by virtue of

invariance properties under translation, scaling and rotation, have played an important role in

image analysis and pattern recognition. However, computing moment invariants directly is

relatively expensive because of the large number of multiplications it requires and this

weakness limits its extensive real-time applications. So fast computation of moment

invariants has received considerable attention and many efforts have been made to solve it.

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医学图像处理中的算法研究与应用

医学图像处理中的算法研究与应用

医学图像处理中的算法研究与应用

一、引言

医学图像处理是指通过计算机技术对医学图像进行数字化处理，以达到对疾病的诊断、治疗、预防等的目的。随着医学技术的不断发展，医学图像处理在医学领域的应用越来越广泛。而作为医学图像处理的核心，算法研究的深入和发展也是至关重要的。本文将从算法研究与应用两方面进行探讨。

二、算法研究

1. 基于统计学的算法

基于统计学的算法是指根据人体解剖学与生理结构，以及疾病的特征等因素为基础，利用概率统计和数学模型的方法，对医学图像进行处理和分析。例如，利用统计模型和神经网络模型对大脑磁共振图像进行分类和分割，可以有效地诊断大脑疾病。

2. 基于形态学的算法

基于形态学的算法是指通过对医学图像中的形态学特征进行分析与提取，包括形状、大小、拓扑关系等，进而实现医学图像的分割、配准等过程。例如，在肺部CT图像中，使用基于形态学的算法，可以有效地分割出肺部和血管。

3. 基于机器学习的算法

基于机器学习的算法是指利用机器学习技术对医学图像进行识别和分类。例如，通过对大量医学图像数据进行训练，使用卷积神经网络（CNN）对胸部X线图像进行结节检测，可以提高结节检测的准确率。

三、算法应用

1. 医学图像分割

医学图像分割是指将医学图像中的不同组织、器官进行分割。例如，在CT图像中，对肿瘤进行分割，可以为医务人员提供更准确的治疗方案与手术设计。而分割算法的应用也需要根据具体情况、数据集等因素进行选择。

2. 医学图像配准

医学图像配准是指将不同的医学图像进行转化，使得它们在尺度、位置、旋转等方面保持一致。例如，在手术设计中，可以将磁共振图像与CT图像进行配准，以方便医务人员进行手术操作。

3. 医学影像诊断 医学影像诊断是指通过对医学图像进行分析和处理，对疾病进行诊断。例如，在糖尿病视网膜病变的诊断中，可以通过对眼底图像进行分析和处理，实现病变早期的诊断。

四、总结

随着医学技术的发展与进步，医学图像处理应用越来越广泛。而算法研究的深入和应用也成为医学图像处理的核心。相信在未来，医学图像处理技术将更为普及和成熟，为人们的健康提供更为有力的保障。

利用MATLAB实现医学图像处理与分析

利用MATLAB实现医学图像处理与分析

第２５卷第６期　２００８年６月　计算机应用研究　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ　Ｖ０１＿２５　Ｎｏ．６　

Ｊｕｎ．２００８　

利用ＭＡＴＬＡＢ实现医学图像处理与分析术　

高向军　，田联房　，王立非　，毛宗源　

（１．华南理工大学自动化科学与工程学院，广州５１０６４０；２．广州中医药大学祈福医院影像中心，广州５１１４９５）　

摘要：介绍了在ＭＡＴＬＡＢ（Ｒ２００６ｂ）环境下，ＤＩＣＯＭ医学图像格式的阅读、显示及存储方法，使读者能够了解　

并熟悉如何在ＭＡＴＬＡＢ环境下使用医学图像处理函数，而没有　要再借用其他的图像格式转换。通过分析这　

些函数，给出了判断ＤＩＣＯＭ格式的条件及应用时的注意事项，最后用实例证明了在ＭＡＴＬＡＢ环境中，实现复杂　

医学图像处理和分析的简洁性及高效性。　

关键词：ＭＡＴＬＡＢ；医学图像；ＤＩＣＯＭ格式；ｌｅｖｅｌ　ｓｅｔ　

中图分类号：ＴＰ３１２　文献标志码：Ａ　文章编号：１００１—３６９５（２００８）０６—１７４７—０３　

Ａｃｈｉｅｖｉｎｇ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｍｅｄｉｃａｌ　ｉｍａｇｅ　ｂｙ　ＭＡＴＬＡＢ　

ＧＡＯ　Ｘｉａｎｇ－ｊｕｎ　，ＴＩＡＮ　Ｌｉａｎ—ｆａｎｇ　，ＷＡＮＧ　Ｌｉ—ｆｅｉ　，ＭＡＯ　Ｚｏｎｇ—ｙｕａｎ　

（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆＡｕｔｏｎｕｔｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｏｕｔｈ　Ｃｈｉｎａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　５１０６４０，Ｃｈｉｎａ；２．Ｉｍａｇｅ　Ｃｅｎｔｅｒ，Ｃｌｉｆ－　

ｒｄ　Ｈｏｓｐｉｔａｌ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ　５１１４９５，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ　ｈｏｗ　ｔｏ　ｒｅａｌｉｚｅ　ｔｈｅ　ｒｅａｄ，ｄｉｓｐｌａｙ　ａｎｄ　ｓｔｏｒｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＤＩＣＯＭ　ｆｏｒｍａｔ　ｉｍａｇｅ　ｆｉｌｅ　ｕｓｉｎｇ　ＭＡＴＬＡＢ　

医学图像处理技术分析及进展

医学图像处理技术分析及进展

中外医学研究２０１０年２月第８卷第３期ＣＨＩＮＥＳＥＡＮＤＦＯＲＥＩＧＮＭＥＤＩＣＡＬＲＥＳＥＡＲＣＨ

∥。≯Ｉｊｊｊ

ｊ－ｉｉ≯一。？＃ｆｔＩ。ｊｊ皇ｊＩ；ｊ≥掣００ｒｉ≯多奠√‘ｒ？＿ｊ；。：一０．ｊｉ≯ｌｊｌ。。ｉ∥？。一ｊ≯ＩＩ矗ｌ。。ｊ｜．≯≯：曩；≯羹ｊ；综述

医学图像处理技术分析及进展

广维

中国医科大学（辽宁沈阳１

１０００１）

【摘要】本文分析医学图像处理技术的基本情况，介绍了目前三维医学图像的可视化，对各种图像文件格式、色彩模式、图像分割

技术和压缩方法进行了研究，在分析研究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；图像文件格式；图像色彩模式；图像分析

Ｔｈｅ

ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｅｖｏｌｖｅｍｅｎｔｏｆｍｅｄｉｃａｌ

ｉｍａｇｅ

ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ＧＵＡＮＧＷｅｉ．ＣｈｉｎａＭｅｄｉｃａｌ

Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｓｈｅｎｙａｎｇ

１１０００１，Ｃｈｉｎａ．

【Ａｂｓｔｒａｃｔ】Ｔｈｉｓ

ｔｅｘｔｉｓ

ｍａｉｎｌｙａｂｏｕｔｔｈｅｂａｓｉｃｃｉｒｃｓｏｆｍｅｄｉｃａｌ

ｉｍａｇｅｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｔｈｅｖｉｓｉｂｌｅｏｆｔｈｒｅｅ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ－

ａｌｍｅｄｉｃａｌ

ｉｍａｇｅ，ｓｔｕｄｙａｌｌｋｉｎｄｓｏｆ

ｉｍａｇｅｆｉｌｅ

ｆｏｒｍａｔ，ｃｏｌｏｕｒｐａｔｔｅｒｎ，ｉｍａｇｅｄｉｖｉｓｉｏｎ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄ

ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ａｔｔｈｅｂａｓｉｃｏｆａｎａｌｙｚｉｎｇａｎｄ

ｓｔｕｄｙｉｎｇａｌｌ

ｋｉｎｄｓｏｆ

ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎ

ｔｈｅｉｒｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ

ｆｉｅｌｄ，ｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅ

ｐｒｏｂｌｅｍｍｅｄｉｃａｌ

ｉｍａｇｅ

ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆａｃｅｓａｎｄ

ｔｈｅ

ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｔｉｓ

医学影像处理与医学图像分析

医学影像处理与医学图像分析

医学影像处理与医学图像分析

一、引言

医学影像处理和医学图像分析是医学领域中重要的技术手段，通过对医学影像图像的处理和分析，可以有效地帮助医生进行疾病的诊断和治疗选择。本文将对医学影像处理和医学图像分析的概念、方法和应用进行探讨和分析。

二、医学影像处理的概念和方法

1. 医学影像处理的概念

医学影像处理是指利用计算机和数字图像处理技术对医学影像进行增强、恢复、重建和分割等操作，以提高医学影像的质量和解剖结构的显示效果。

2. 医学影像处理的方法

（1）图像预处理：对医学影像进行去噪、平滑、增强等操作，以消除噪声、提高对比度和增强图像细节。

（2）图像重建：利用数学模型和算法对医学影像进行重建，如CT扫描和MRI图像等。

（3）图像分割：将医学影像分割成不同的组织区域，以便进一步进行病变的分析和定位。 （4）图像配准：将多个医学影像进行配准，以实现不同模态图像的对比和融合。

三、医学图像分析的概念和方法

1. 医学图像分析的概念

医学图像分析是指对医学影像进行定量和定性分析，以获得病变的特征和信息，为医生进行病情评估和诊断提供依据。

2. 医学图像分析的方法

（1）特征提取：从医学影像中提取与病变相关的特征，如形状、纹理、强度等特征。

（2）分类和识别：利用机器学习和模式识别方法对医学影像进行分类和识别，以实现自动化的病变检测和诊断。

（3）量化分析：对医学影像进行量化分析，如计算肿瘤的体积、测量血管的直径等。

（4）功能连接：从医学影像中提取功能连接信息，研究脑网络和疾病之间的关系。

四、医学影像处理与医学图像分析的应用

1. 医学影像处理的应用 （1）增强图像诊断效果：对医学影像进行增强处理，以提高疾病的检测率和诊断准确性。

（2）手术规划和导航：利用医学影像进行手术规划和导航，提高手术的安全性和精确性。

（3）教学与科研：医学影像处理技术在医学教学和科研中得到广泛应用，为医学教育和研究提供有力支持。